Распознавание речи. Распознавание речи для чайников
Под системами автоматического распознавания речи (САРР) понимают системы, преобразующие входную речь (речевой сигнал) в распознанное сообщение. При этом распознанное сообщение может быть представлено как в форме текста этого сообщения, так и
преобразовано сразу в форму, удобную для его дальнейшей обработки с целью формирования ответной реакции системы. Изначально перед системой автоматического распознавания речи ставится задача преобразования текста в речь. Поэтому в английской литературе эти системы называются Speech To Text System. Часто системы автоматического распознавания речи называют также просто системами распознавания речи (СРР).
Упрощенная структурная схема системы автоматического распознавания речи приведена на рис.
Под моделью анализа речевого сигнала понимают блок, в задачи которого входит анализ входного сигнала, во-первых, с целью отнесения его к числу речевых, а во-вторых, для выделения в составе полученного сигнала компонент, которые являются основными для
распознавания полученного сообщения. К таким компонентам относятся параметры, описывающие речь, аналогичные тем, которые формируются в процессе синтеза речи. Набор указанных параметров зависит от избранного метода распознавания.
Модель распознавания речи и принятия решения – это блок, в рамках которого осуществляется формирование распознанного сообщения на основе анализа последовательности параметров, полученных из первого блока. Например, если используется формантная модель описания речи, то на основе полученных в первом блоке частот формант строится последовательность распознанных фонем, составляющих входное сообщение. При этом осуществляется принятие решения о том, распознано ли входное сообщение правильно. При принятии решения, в частности, возможны следующие решения: сообщение распознано правильно (подтверждением этого является текст, соответствующий нормам естественного языка) либо
сообщение не распознано или распознано не правильно (такое решение принимается в случае наличия в распознанном сообщении явных, трудно исправимых автоматически ошибок или вообще полной бессмыслицы).
В качестве ограничений, накладываемых на САРР, можно привести следующие характеризующие их параметры:
Вид распознаваемой речи (пословное произношение с паузами в стиле речевых команд; четкое произношение без пауз в стиле “диктант”; спонтанная речь);
Объём словаря (ограниченный до 100, 200 и т.д. слов; неограниченный);
Степень зависимости от диктора (дикторозависимые; дикторонезависимые);
Синтаксические ограничения (отдельные слова; типовые фразы; искусственный язык; естественный язык);
Условия приёма речевых сигналов (контактные микрофоны; удаленные на расстояние более 1 м микрофоны);
Условия применения СРР (слабые или сильные помехи);
Надежность распознавания.
Практические приложения речевого интерфейса
Прежде чем перейти к рассмотрению примеров практического использования речевого интерфейса, сравним его с наиболее распространенными в настоящее время средствами взаимодействия пользователя с компьютером: клавиатурой и дисплеем. Следует отметить по крайней мере три принципиальных отличия речевого интерфейса:
1) явный недостаток клавиатуры и дисплея заключается в том, что для общения с компьютером человеку нужно пройти специальную подготовку. В то же время речь – это естественный интерфейс для любого, даже неподготовленного человека. Речь снижает в резкой степени психологическое расстояние между человеком и компьютером. Если появляется речевой интерфейс, то круг пользователей компьютером может стать неограниченным;
2) речь сама по себе никак механически не привязана к компьютеру и может быть связана с ним через системы коммуникаций, например, телефон. Речевой интерфейс сокращает физическое расстояние между человеком и компьютером. Это дополнительно расширяет круг потенциальных пользователей компьютеров и делает речевой интерфейс идеальным средством для оздания систем массового информационного обслуживания;
3) можно обращаться с компьютером в полной темноте, с закрытыми глазами, в условиях занятости рук рычагами управления, с завязанными руками и в другой экстремальной обстановке. Это свойство даёт оперативность и мобильность общения, освобождение рук и разгрузку зрительного канала восприятия при получении информации. Это исключительно важно, например, для диспетчера большой энергетической системы или пилота самолёта и водителя автомобиля. Кроме того, компьютерные системы становятся более доступными людям с нарушением зрения.
В настоящее время речевые компьютерные технологии уже достаточно широко распространены и развиваются в нескольких направлениях, основные из которых представлены на рис.
Энциклопедичный YouTube
1 / 5
Введение в распознавание речи
LANGMaster Распознавание речи
Субтитры
История
Первое устройство для распознавания речи появилось в 1952 году , оно могло распознавать произнесённые человеком цифры . В 1962 году на ярмарке компьютерных технологий в Нью-Йорке было представлено устройство IBM Shoebox.
Коммерческие программы по распознаванию речи появились в начале девяностых годов. Обычно их используют люди, которые из-за травмы руки не в состоянии набирать большое количество текста. Эти программы (например, Dragon NaturallySpeaking (англ.) русск. , VoiceNavigator (англ.) русск. ) переводят голос пользователя в текст, таким образом, разгружая его руки. Надёжность перевода у таких программ не очень высока, но с годами она постепенно улучшается.
Увеличение вычислительных мощностей мобильных устройств позволило и для них создать программы с функцией распознавания речи. Среди таких программ стоит отметить приложение Microsoft Voice Command, которое позволяет работать со многими приложениями при помощи голоса. Например, можно включить воспроизведение музыки в плеере или создать новый документ.
Все большую популярность применение распознавания речи находит в различных сферах бизнеса, например, врач в поликлинике может проговаривать диагнозы, которые тут же будут внесены в электронную карточку. Или другой пример. Наверняка каждый хоть раз в жизни мечтал с помощью голоса выключить свет или открыть окно. В последнее время в телефонных интерактивных приложениях все чаще стали использоваться системы автоматического распознавания и синтеза речи. В этом случае общение с голосовым порталом становится более естественным, так как выбор в нём может быть осуществлен не только с помощью тонового набора, но и с помощью голосовых команд. При этом системы распознавания являются независимыми от дикторов, то есть распознают голос любого человека.
Следующим шагом технологий распознавания речи можно считать развитие так называемых интерфейсов безмолвного доступа (silent speech interfaces, SSI). Эти системы обработки речи базируются на получении и обработке речевых сигналов на ранней стадии артикулирования. Данный этап развития распознавания речи вызван двумя существенными недостатками современных систем распознавания: чрезмерная чувствительность к шумам, а также необходимость четкой и ясной речи при обращении к системе распознавания. Подход, основанный на SSI, заключается в том, чтобы использовать новые сенсоры, не подверженные влиянию шумов в качестве дополнения к обработанным акустическим сигналам.
Классификация систем распознавания речи
Системы распознавания речи классифицируются:
- по размеру словаря (ограниченный набор слов, словарь большого размера);
- по зависимости от диктора (дикторозависимые и дикторонезависимые системы);
- по типу речи (слитная или раздельная речь);
- по назначению (системы диктовки, командные системы);
- по используемому алгоритму (нейронные сети, скрытые Марковские модели, динамическое программирование);
- по типу структурной единицы (фразы, слова, фонемы, дифоны, аллофоны);
- по принципу выделения структурных единиц (распознавание по шаблону, выделение лексических элементов).
Для систем автоматического распознавания речи, помехозащищённость обеспечивается, прежде всего, использованием двух механизмов:
- Использование нескольких, параллельно работающих, способов выделения одних и тех же элементов речевого сигнала на базе анализа акустического сигнала;
- Параллельное независимое использование сегментного (фонемного) и целостного восприятия слов в потоке речи.
Методы и алгоритмы распознавания речи
«… очевидно, что алгоритмы обработки речевого сигнала в модели восприятия речи должны использовать ту же систему понятий и отношений, которой пользуется человек.»
Сегодня системы распознавания речи строятся на основе принципов признания [кем? ] форм распознавания [неизвестный термин ] . Методы и алгоритмы, которые использовались до сих пор, могут быть разделены на следующие большие классы:
Классификация методов распознавания речи на основе сравнения с эталоном.
- Динамическое программирование - временные динамические алгоритмы (Dynamic Time Warping).
Контекстно-зависимая классификация. При её реализации из потока речи выделяются отдельные лексические элементы - фонемы и аллофоны, которые затем объединяются в слоги и морфемы.
- Методы дискриминантного анализа, основанные на Байесовской дискриминации (Bayesian discrimination);
- Скрытые Марковские модели (Hidden Markov Model);
- Нейронные сети (Neural networks).
Архитектура систем распознавания
Типичная [ ] архитектура статистических систем автоматической обработки речи.
- Модуль шумоочистки и отделение полезного сигнала.
- Акустическая модель - позволяет оценить распознавание речевого сегмента с точки зрения схожести на звуковом уровне. Для каждого звука изначально строится сложная статистическая модель, которая описывает произнесение этого звука в речи.
- Языковая модель - позволяют определить наиболее вероятные словесные последовательности. Сложность построения языковой модели во многом зависит от конкретного языка. Так, для английского языка, достаточно использовать статистические модели (так называемые N-граммы). Для высокофлективных языков (языков, в которых существует много форм одного и того же слова), к которым относится и русский, языковые модели, построенные только с использованием статистики, уже не дают такого эффекта - слишком много нужно данных, чтобы достоверно оценить статистические связи между словами. Поэтому применяют гибридные языковые модели, использующие правила русского языка, информацию о части речи и форме слова и классическую статистическую модель.
- Декодер - программный компонент системы распознавания, который совмещает данные, получаемые в ходе распознавания от акустических и языковых моделей, и на основании их объединения, определяет наиболее вероятную последовательность слов, которая и является конечным результатом распознавания слитной речи.
- Обработка речи начинается с оценки качества речевого сигнала. На этом этапе определяется уровень помех и искажений.
- Результат оценки поступает в модуль акустической адаптации, который управляет модулем расчета параметров речи, необходимых для распознавания.
- В сигнале выделяются участки, содержащие речь, и происходит оценка параметров речи. Происходит выделение фонетических и просодических вероятностных характеристик для синтаксического, семантического и прагматического анализа. (Оценка информации о части речи, форме слова и статистические связи между словами.)
- Далее параметры речи поступают в основной блок системы распознавания - декодер. Это компонент, который сопоставляет входной речевой поток с информацией, хранящейся в акустических и языковых моделях, и определяет наиболее вероятную последовательность слов, которая и является конечным результатом распознавания.
Признаки эмоционально окрашенной речи в системах распознавания
Спектрально-временные признаки
Спектральные признаки:
- Среднее значение спектра анализируемого речевого сигнала;
- Нормализованные средние значения спектра;
- Относительное время пребывания сигнала в полосах спектра;
- Нормализованное время пребывания сигнала в полосах спектра;
- Медианное значение спектра речи в полосах;
- Относительная мощность спектра речи в полосах;
- Вариация огибающих спектра речи;
- Нормализованные величины вариации огибающих спектра речи;
- Коэффициенты кросскорреляции спектральных огибающих между полосами спектра.
Временные признаки:
- Длительность сегмента, фонемы;
- Высота сегмента;
- Коэффициент формы сегмента.
Спектрально-временные признаки характеризуют речевой сигнал в его физико-математической сущности исходя из наличия компонентов трех видов:
- периодических (тональных) участков звуковой волны;
- непериодических участков звуковой волны (шумовых, взрывных);
- участков, не содержащих речевых пауз.
Спектрально-временные признаки позволяют отражать своеобразие формы временного ряда и спектра голосовых импульсов у разных лиц и особенности фильтрующих функций их речевых трактов. Характеризуют особенности речевого потока, связанные с динамикой перестройки артикуляционных органов речи говорящего, и являются интегральными характеристиками речевого потока, отражающими своеобразие взаимосвязи или синхронности движения артикуляционных органов говорящего.
Кепстральные признаки
- Мел-частотные кепстральные коэффициенты;
- Коэффициенты линейного предсказания с коррекцией на неравномерность чувствительности человеческого уха;
- Коэффициенты мощности частоты регистрации;
- Коэффициенты спектра линейного предсказания;
- Коэффициенты кепстра линейного предсказания.
Большинство современных автоматических систем распознавания речи сосредотачивают усилия на извлечении частотной характеристики речевого тракта человека, отбрасывая при этом характеристики сигнала возбуждения. Это объяснено тем, что коэффициенты первой модели обеспечивают лучшую разделимость звуков. Для отделения сигнала возбуждения от сигнала речевого тракта прибегают к кепстральному анализу .
Амплитудно-частотные признаки
- Интенсивность, амплитуда
- Энергия
- Частота основного тона (ЧОТ)
- Формантные частоты
- Джиттер (jitter) - дрожание частотная модуляция основного тона (шумовой параметр);
- Шиммер (shimmer) - амплитудная модуляция на основном тоне (шумовой параметр);
- Радиальная базисная ядерная функция
- Нелинейный оператор Тигер
Амплитудно-частотные признаки позволяют получать оценки, значения которых могут меняться в зависимости от параметров дискретного преобразования Фурье (вида и ширины окна), а также при незначительных сдвигах окна по выборке. Речевой сигнал акустически представляют собой распространяемые в воздушной среде сложные по своей структуре звуковые колебания, которые характеризуются в отношении их частоты (числа колебаний в секунду), интенсивности (амплитуды колебаний) и длительности. Амплитудно-частотные признаки несут необходимую и достаточную информацию для человека по речевому сигналу при минимальном времени восприятия. Но применение этих признаков не позволяет в полной мере использовать их в качестве инструмента идентификации эмоционально окрашенной речи.
Признаки нелинейной динамики
Для группы признаков нелинейной динамики речевой сигнал рассматривается как скалярная величина, наблюдаемая в системе голосового тракта человека. Процесс речеобразования можно считать нелинейным и анализировать его методами нелинейной динамики. Задача нелинейной динамики состоит в нахождении и подробном исследовании базовых математических моделей и реальных систем, которые исходят из наиболее типичных предложений о свойствах отдельных элементов, составляющих систему, и законах взаимодействия между ними. В настоящее время методы нелинейной динамики базируются на фундаментальной математической теории, в основе которой лежит теорема Такенса (англ.) русск. , которая подводит строгую математическую основу под идеи нелинейной авторегрессии и доказывает возможность восстановления фазового портрета аттрактора по временному ряду или по одной его координате. (Под аттрактором понимают множество точек или подпространство в фазовом пространстве, к которому приближается фазовая траектория после затухания переходных процессов.) Оценки характеристик сигнала из восстановленных речевых траекторий используются в построении нелинейных детерминированных фазово-пространственных моделей наблюдаемого временного ряда. Выявленные отличия в форме аттракторов можно использовать для диагностических правил и признаков, позволяющих распознать и правильно идентифицировать различные эмоции в эмоционально окрашенном речевом сигнале.
Параметры качества речи
Параметры качества речи по цифровым каналам:
- Слоговая разборчивость речи;
- Фразовая разборчивость речи;
- Качество речи по сравнению с качеством речи эталонного тракта;
- Качество речи в реальных условиях работы.
Основные понятия
- Разборчивость речи - относительное количество правильно принятых элементов речи (звуков, слогов, слов, фраз), выраженное в процентах от общего числа переданных элементов.
- Качество речи - параметр, характеризующий субъективную оценку звучания речи в испытуемой системе передачи речи.
- Нормальный темп речи - произнесение речи со скоростью, при которой средняя длительность контрольной фразы равна 2,4 с.
- Ускоренный темп речи - произнесение речи со скоростью, при которой средняя длительность контрольной фразы равна 1,5-1,6 с.
- Узнаваемость голоса говорящего - возможность слушателей отождествлять звучание голоса, с конкретным лицом, известным слушателю ранее.
- Смысловая разборчивость - показатель степени правильного воспроизведения информационного содержания речи.
- Интегральное качество - показатель, характеризующий общее впечатление слушателя от принимаемой речи.
Применение
Основным преимуществом голосовых систем объявлялась дружественность к пользователю . Речевые команды должны были избавить конечного пользователя от необходимости использования сенсорных и иных методов ввода данных и команд.
- Голосовые команды
- Голосовой ввод текста
Успешными примерами использования технологии распознавания речи в мобильных приложениях являются: ввод адреса голосом в Яндекс.Навигаторе, голосовой поиск Google Now.
Помимо мобильных устройств, технология распознавания речи находит широкое распространение в различных сферах бизнеса:
- Телефония: автоматизация обработки входящих и исходящих звонков путём создания голосовых систем самообслуживание в частности для: получения справочной информации и консультирования, заказа услуг/товаров, изменения параметров действующих услуг, проведения опросов, анкетирования, сбора информации, информирования и любые другие сценарии;
- Решения "Умный дом": голосовой интерфейс управления системами «Умный дом»;
- Бытовая техника и роботы: голосовой интерфейс электронных роботов; голосовое управление бытовой техникой и т.д;
- Десктопы и ноутбуки: голосовой ввод в компьютерных играх и приложениях;
- Автомобили: голосовое управление в салоне автомобиля - например, навигационной системой;
- Социальные сервисы для людей с ограниченными возможностями.
См. также
- Цифровая обработка сигналов
Примечания
- Davies , K.H., Biddulph, R. and Balashek, S. (1952) Automatic Speech Recognition of Spoken Digits , J. Acoust. Soc. Am. 24 (6) pp. 637-642
- Account Suspended
- Современные проблемы в области распознавания речи. - Auditech.Ltd . Проверено 3 марта 2013. Архивировано 15 марта 2013 года.
- http://фоноскопическая.рф/articles_and_publications/Lobanova_Search_of_identical_fragments.pdf
- http://booksshare.net/books/med/chistovich-la/1976/files/fizrech1976.djvu
- http://revistaie.ase.ro/content/46/s%20-%20furtuna.pdf
- http://www.ccas.ru/frc/papers/mestetskii04course.pdf
- Распознавание речи | Центр Речевых Технологий | ЦРТ . Проверено 20 апреля 2013. Архивировано 28 апреля 2013 года.
- http://pawlin.ru/materials/neiro/sistemy_raspoznavaniya.pdf
- http://intsys.msu.ru/magazine/archive/v3(1-2)/mazurenko.pdf
- http://eprints.tstu.tver.ru/69/1/3.pdf
- http://www.terrahumana.ru/arhiv/10_04/10_04_25.pdf
- Диссертация на тему «Исследование психофизиологического состояния человека на основе эмоциональных признаков речи» автореферат по специальности ВАК 05.11.17, 05.13.01 - Прибор…
- ГОСТ Р 51061-97. ПАРАМЕТРЫ КАЧЕСТВА РЕЧИ. СИСТЕМЫ НИЗКОСКОРОСТНОЙ ПЕРЕДАЧИ РЕЧИ ПО ЦИФРОВЫМ КАНАЛАМ. . Архивировано 30 апреля 2013 года.
Ссылки
- Технологии распознавания речи , www.xakep.ru
- И. А. Шалимов, М. А. Бессонов. Анализ состояния и перспектив развития технологий определения языка аудиосообщения .
- Как устроена технология распознавания речи Yandex SpeechKit от Яндекса | Хабрахабр
- Технология распознавания речи Yandex SpeechKit от Яндекса
| Общие определения | |
|---|---|
Распознавание речи. Часть 1. Классификация систем распознавания речи
- Искусственный интеллект
Эпиграф
В России, направление систем распознавания речи действительно развито довольно слабо. Google давно анонсировала систему записи и распознавания телефонных разговоров… Про системы похожего масштаба и качества распознавания на русском языке, к сожалению, я пока не слышал.Но не нужно думать, что за рубежом все уже все давно открыли и нам их никогда не догнать. Когда я искал материал для этой серии, пришлось перерыть тучу зарубежной литературы и диссертаций. Причем статьи и диссертации эти были замечательных американских ученых Huang Xuedong; Hisayoshi Kojima; DongSuk Yuk и др. Понятно, на ком эта отрасль американской науки держится? ;0)
В России я знаю только одну толковую компанию, которой удалось вывести отечественные системы распознавания речи на коммерческий уровень: Центр речевых технологий . Но, возможно, после этой серии статей кому-нибудь придет в голову, что заняться разработкой таких систем можно и нужно. Тем более, что в плане алгоритмов и мат. аппарата мы практически не отстали.
Классификация систем распознавания речи
На сегодняшний день, под понятием “распознавание речи” скрывается целая сфера научной и инженерной деятельности. В общем, каждая задача распознавания речи сводится к тому, чтобы выделить, классифицировать и соответствующим образом отреагировать на человеческую речь из входного звукового потока. Это может быть и выполнение определенного действия на команду человека, и выделение определенного слова-маркера из большого массива телефонных переговоров, и системы для голосового ввода текста.
Признаки классификации систем распознавания речи
Каждая такая система имеет некоторые задачи, которые она призвана решать и комплекс подходов, которые применяются для решения поставленных задач. Рассмотрим основные признаки, по которым можно классифицировать системы распознавания человеческой речи и то, как этот признак может влиять на работу системы.- Размер словаря. Очевидно, что чем больше размер словаря, который заложен в систему распознавания, тем больше частота ошибок при распознавании слов системой. Например, словарь из 10 цифр может быть распознан практически безошибочно, тогда как частота ошибок при распознавании словаря в 100000 слов может достигать 45%. С другой стороны, даже распознавание небольшого словаря может давать большое количество ошибок распознавания, если слова в этом словаре очень похожи друг на друга.
- Дикторозависимость или дикторонезависимость системы. По определению, дикторозависимая система предназначена для использования одним пользователем, в то время как дикторонезависимая система предназначена для работы с любым диктором. Дикторонезависимость – труднодостижимая цель, так как при обучении системы, она настраивается на параметры того диктора, на примере которого обучается. Частота ошибок распознавания таких систем обычно в 3-5 раз больше, чем частота ошибок дикторозависимых систем.
- Раздельная или слитная речь. Если в речи каждое слово разделяется от другого участком тишины, то говорят, что эта речь – раздельная. Слитная речь – это естественно произнесенные предложения. Распознавание слитной речи намного труднее в связи с тем, что границы отдельных слов не четко определены и их произношение сильно искажено смазыванием произносимых звуков.
- Назначение. Назначение системы определяет требуемый уровень абстракции, на котором будет происходить распознавание произнесенной речи. В командной системе (например, голосовой набор в сотовом телефоне) скорее всего, распознавание слова или фразы будет происходить как распознавание единого речевого элемента. А система диктовки текста потребует большей точности распознавания и, скорее всего, при интерпретации произнесенной фразы будет полагаться не только на то, что было произнесено в текущий момент, но и на то, как оно соотносится с тем, что было произнесено до этого. Также, в системе должен быть встроен набор грамматических правил, которым должен удовлетворять произносимый и распознаваемый текст. Чем строже эти правила, тем проще реализовать систему распознавания и тем ограниченней будет набор предложений, которые она сможет распознать.
Различия методов распознавания речи
При создании системы распознавания речи требуется выбрать, какой уровень абстракции адекватен поставленной задаче, какие параметры звуковой волны будут использоваться для распознавания и методы распознавания этих параметров. Рассмотрим основные различия в структуре и процессе работы различных систем распознавания речи.- По типу структурной единицы. При анализе речи, в качестве базовой единицы могут быть выбраны отдельные слова или части произнесенных слов, такие как фонемы, ди- или трифоны, аллофоны. В зависимости от того, какая структурная часть выбрана, изменяется структура, универсальность и сложность словаря распознаваемых элементов.
- По выделению признаков. Сама последовательность отсчетов давления звуковой волны – чрезмерно избыточна для систем распознавания звуков и содержит много лишней информации, которая при распознавании не нужна, либо даже вредна. Таким образом, для представления речевого сигнала из него требуется выделить какие-либо параметры, адекватно представляющие этот сигнал для распознавания.
- По механизму функционирования. В современных системах широко используются различные подходы к механизму функционирования распознающих систем. Вероятностно-сетевой подход состоит в том, что речевой сигнал разбивается на определенные части (кадры, либо по фонетическому признаку), после чего происходит вероятностная оценка того, к какому именно элементу распознаваемого словаря имеет отношение данная часть и (или) весь входной сигнал. Подход, основанный на решении обратной задачи синтеза звука, состоит в том, что по входному сигналу определяется характер движения артикуляторов речевого тракта и, по специальному словарю происходит определение произнесенных фонем.
UPD: Перенес в «Искуственный интеллект». Если будет интерес, дальше публиковать буду в нем.
Титровщик телефона для глухих и слабослышащих
Превратите ваш экран в удивительном заголовка телефона. Это полностью автоматический, без человеческого слуха-машинистки ваши разговоры. Находят бабушки и дедушки трудно услышать семью и друзей по телефону? Включите Speechlogger для них и остановить кричать по телефону. Просто подключите аудиовыход телефона к аудио входу компьютера и запустить Speechlogger. Это также полезно в лицом к лицу взаимодействия.
Автоматическая транскрипция
Вы записали интервью? Сохранить некоторое время на переписывание его, с автоматическим речи Google, к тексту, принесла в ваш браузер по Speechlogger. Воспроизведение записанного интервью в микрофон вашего компьютера (или линии) в-и пусть speechlogger сделать транскрипцию. Speechlogger сохраняет транскрипции текст вместе с датой, временем и ваши комментарии. Она также позволяет редактировать текст. Телефонных разговоров могут быть расшифрованы с помощью того же метода. Вы также можете записать аудио-файлы непосредственно с компьютера, как описано ниже.
Автоматический устный и письменный переводчик
Встреча с иностранными гостями? Принесите ноутбук (или два) с speechlogger и микрофона. Каждая сторона будет видеть друга произнесенные слова, переведенные на их родном языке в режиме реального времени. Это также полезно на телефонный звонок на иностранном языке, чтобы убедиться, что вы в полной мере понять другую сторону. Подключите аудиовыход вашего телефона, чтобы линейный вход вашего компьютера и начать Speechlogger.
Изучайте иностранные языки и улучшайте навыки произношения
Speechlogger является отличным инструментом для изучения языков и может быть использован u200b u200Bin несколько способов. Вы можете использовать его, чтобы узнать словарный запас, говоря на вашем родном языке и давая программного обеспечения перевести его. Вы можете учиться и практиковать правильное произношение, разговаривая на иностранном языке и, видя, понимает ли Speechlogger или нет. Если расшифрованы текст в черным шрифтом это означает, что вы произнес это хорошо.
Генерирование субтитров для фильмов
Speechlogger может автоматически записать фильмы или другие звуковые файлы. Затем возьмите файл и автоматически перевести его на любой язык, чтобы произвести международные субтитры.
Диктуйте вместо ввода
Написание письма? Документы? Списки? Резюме? Независимо от того, вам нужно ввести, попробуйте диктовать его Speechlogger вместо этого. Speechlogger будет автоматически сохранять его для вас, и позволит экспортировать его в документ.
Забавная игра:)
Вы можете имитировать китайскую динамик? Французский? Что о русском языке? Попробуйте имитировать иностранный язык и увидеть то, что вы только что сказали, с Speechlogger. Используйте синхронный перевод Speechlogger, чтобы понять, что вы только что сказали. Получить удивительные результаты - это очень весело!
Коммерческие программы по распознаванию речи появились в начале девяностых годов. Обычно их используют люди, которые из-за травмы руки не в состоянии набирать большое количество текста. Эти программы (например, Dragon NaturallySpeaking, VoiceNavigator) переводят голос пользователя в текст, таким образом, разгружая его руки. Надёжность перевода у таких программ не очень высока, но с годами она постепенно улучшается.
Увеличение вычислительных мощностей мобильных устройств позволило и для них создать программы с функцией распознавания речи. Среди таких программ стоит отметить приложение Microsoft Voice Command, которое позволяет работать со многими приложениями при помощи голоса. Например, можно включить воспроизведение музыки в плеере или создать новый документ.
Интеллектуальные речевые решения, позволяющие автоматически синтезировать и распознавать человеческую речь, являются следующей ступенью развития интерактивных голосовых систем (IVR). Использование интерактивного телефонного приложения в настоящее время не веяние моды, а жизненная необходимость. Снижение нагрузки на операторов контакт-центров и секретарей, сокращение расходов на оплату труда и повышение производительности систем обслуживания - вот только некоторые преимущества, доказывающие целесообразность подобных решений.
Прогресс, однако, не стоит на месте и в последнее время в телефонных интерактивных приложениях все чаще стали использоваться системы автоматического распознавания и синтеза речи. В этом случае общение с голосовым порталом становится более естественным, так как выбор в нем может быть осуществлен не только с помощью тонового набора, но и с помощью голосовых команд. При этом системы распознавания являются независимыми от дикторов, то есть распознают голос любого человека.
Следующим шагом технологий распознавания речи можно считать развитие так называемых Silent Speech Interfaces (SSI) (Интерфейсов Безмолвного Доступа). Эти системы обработки речи базируются на получении и обработке речевых сигналов на ранней стадии артикулирования. Данный этап развития распознавания речи вызван двумя существенными недостатками современных систем распознавания: чрезмерная чувствительность к шумам, а также необходимость четкой и ясной речи при обращении к системе распознавания. Подход, основанный на SSI, заключается в том, чтобы использовать новые сенсоры, не подверженные влиянию шумов в качестве дополнения к обработанным акустическим сигналам.
На сегодняшний день можно выделить пять основных направлений использования систем распознавания речи:
Голосовое управление - способ взаимодействия и управления работой устройства при помощи голосовых команд. Системы голосового управления малоэффективны для ввода текста, зато удобны для ввода команл, таких как:
Виды систем
На сегодняшний день существует два типа систем распознавания речи - работающие «на клиенте» (client-based) и по принципу «клиент-сервер» (client-server). При использовании клиент-серверной технологии речевая команда вводится на устройстве пользователя и через Интернет передается на удаленный сервер, где обрабатывается и возвращается на устройство в виде команды (Google Voice, Vlingo, пр.); ввиду большого количества пользователей сервера система распознавания получает большую базу для обучения. Первый вариант работает на иных математических алгоритмах и встречается редко (Speereo Software) - в этом случае команда вводится на устройстве пользователя и обрабатывается в нем же. Плюс обработки «на клиенте» в мобильности, независимости от наличия связи и работы удаленного оборудования. Так, система, работающая «на клиенте» кажется надежнее, но ограничивается, порой, мощностью устройства на стороне пользователя.