Működhet a beszédfelismerés?
Pontszám: 4,7/5 ( 10 szavazat )A beszédfelismerő szoftver úgy működik, hogy a beszédfelvétel hangját egyedi hangokra bontja , elemzi az egyes hangokat, algoritmusok segítségével keresi meg az adott nyelven legvalószínűbb szót, és átírja ezeket a hangokat szöveggé.
Pontos a beszédfelismerés?
Jelenleg a legtöbb rendszer 75-85%-os pontosságú készen áll, de a képzés javíthatja ezt, jegyezte meg. ... A legtöbben, körülbelül 78%-uk ASR-rendszereket használ a fogyasztóknak szánt eszközökről származó hangadatok átírására és elemzésére – főként a mobilalkalmazásokon belüli hangasszisztensekre.
Mit lehet kezdeni a beszédfelismeréssel?
- Virtuális asszisztensek. ...
- Online banki szolgáltatások Voice használatával. ...
- Az orvosok abbahagyhatják a gépelést, miközben a betegekkel beszélnek. ...
- Fokozott biztonság hangbiometriával. ...
- Hangasszisztensek a munkahelyen. ...
- Beszédfelismerés használata értekezletek átírására. ...
- E-kereskedelmi vásárlások hangutasításokkal.
Nehéz a beszédfelismerés?
Még jó fonémafelismerés esetén is nehéz felismerni a beszédet . Ennek az az oka, hogy a szóhatárok nincsenek előre meghatározva. Ez problémákat okoz a fonetikailag hasonló mondatok megkülönböztetése során. ... Ezek a mondatok fonetikailag nagyon hasonlóak, és az akusztikus modell könnyen összetévesztheti őket.
Milyen két képességet kínál a beszédfelismerő szoftver?
A beszédfelismerő alkalmazások közé tartoznak a hangos felhasználói felületek, mint például a hangtárcsázás (pl. „hazahívás”), a hívásirányítás (pl. „Szeretnék hívást kezdeményezni”) , a domotikus készülék vezérlése, kulcsszavak keresése (pl. podcast keresése, ahol bizonyos szavak beszéltek), egyszerű adatbevitel (pl. hitelkártyaszám megadása) ...
Hogyan működik a beszédfelismerés? Tudjon meg többet a beszédből szöveggé, a hangfelismerésről és a beszédszintézisről
Melyek a beszédfelismerés típusai?
A beszédfelismerésnek két típusa van. Az egyiket beszélőfüggőnek , a másikat beszélőtől függetlennek nevezik. A hangszóró-függő szoftvereket általában diktálószoftverekhez használják, míg a hangszóró-független szoftvereket a telefonos alkalmazásokban.
Mik a beszédfelismerés előnyei?
A technológia segítségével a felhasználók könnyedén vezérelhetik az eszközöket és beszéddel hozhatnak létre dokumentumokat . A beszédfelismerés lehetővé teszi a dokumentumok gyorsabb létrehozását, mivel a szoftver általában olyan gyorsan állítja elő a szavakat, ahogyan kimondják, ami általában sokkal gyorsabb, mint amennyit egy személy be tud gépelni.
Milyen problémák merülnek fel a beszédfelismerésben?
- Zaj. A hangrögzítő gépek érzékelik a beszéd által generált hanghullámokat. ...
- Visszhang. ...
- Ékezetek. ...
- Hasonló hangok. ...
- Gép hiba. ...
- Szervezetlen beszéd. ...
- Tudjon meg többet a RAF 100 eseményről és arról, hogy mi az a STEM.
Hogyan csinálod a beszédfelismerést?
- Húzza ujját befelé a képernyő jobb szélétől, majd érintse meg a Keresés lehetőséget. ...
- Írja be a beszédfelismerést a keresőmezőbe, majd érintse meg vagy kattintson a Windows Speech Recognition (Windows beszédfelismerés) elemre.
- Mondja ki, hogy „start listening”, vagy koppintson vagy kattintson a mikrofon gombra a hallgatási mód elindításához.
Melyek a beszédfelismerés kihívásai?
- Háttérzaj.
- Írásjelek elhelyezése.
- Tőkésítés.
- Helyes formázás.
- A szavak időzítése.
- Domain-specifikus terminológia.
- Hangszóró azonosítás.
Mi a beszédfelismerés jövője?
A hangfelismerés áthidalja az ember és a gép közötti szakadékot. ... A fejlett hangtechnológia hamarosan mindenütt jelen lesz, és természetes beszélgetéseket folytathatunk majd okostelefonunkkal. A közeljövőben természetes, beszélt beszélgetéseket folytatunk okostelefonunkkal.
Melyik algoritmust használjuk a beszédfelismerésben?
Melyik algoritmust használjuk a beszédfelismerésben? Az ebben a technológiai formában használt algoritmusok közé tartoznak a PLP-funkciók , a Viterbi-keresés, a mély neurális hálózatok, a diszkriminációs tréning, a WFST-keretrendszer stb. Ha érdeklik a Google új találmányai, tekintse meg a beszédről szóló legújabb kiadványaikat.
Melyik neurális hálózat a legjobb beszédfelismerésre?
A mély neurális hálózatok (DNN-ek) mint akusztikus modellek rendkívüli mértékben javították az ASR rendszerek teljesítményét [9, 10, 11]. Általában a DNN megkülönböztető erejét használják fonémafelismerésre, dekódolási feladathoz pedig a HMM -et részesítik előnyben.
Hogyan javíthatja a beszédfelismerés pontosságát?
- Olvasson szöveget és diktálja be bármely dokumentumban. Ez lehet bármilyen szöveg, például egy újságcikk.
- Javítsa ki a szöveget hanggal. További információért lásd: A diktálás javítása.
- Futtassa a Pontossági hangolást. További információkért lásd: A pontosság hangolása.
Hogyan számítják ki a beszédfelismerés pontosságát?
A modell pontosságának mérésére szolgáló iparági szabvány a Word Error Rate (WER) . A WER megszámolja a felismerés során azonosított helytelen szavak számát, majd elosztja az ember által megjelölt átiratban szereplő szavak teljes számával (a továbbiakban N-ként látható). Végül ezt a számot megszorozzuk 100%-kal a WER kiszámításához.
A Windows 10 beszédfelismerés jó?
A Microsoft csendben továbbfejlesztette a beszédfelismerő funkciókat a Windows 10-ben és az Office-programokban. Még mindig nem nagyszerűek , de érdemes lehet kipróbálni őket, ha egy ideje nem beszélt a számítógépével.
A Dragon jobb, mint a Windows beszédfelismerése?
A Dragon sokkal jobban diktál, mint a legtöbb beszédfelismerő program , köztük a Windows Speech Recognition. Ezenkívül a Premium verzió hatékonyan képes felismerni a különböző ékezeteket, hogy értelmezze az angol nyelv különböző dialektusait. A Dragon kétségtelenül kiemelkedik a pontosság terén.
Hogyan gyorsíthatom fel a beszédfelismerést Pythonban?
2 válasz. Használhat másik beszédfelismerő programot. Például létrehozhat egy fiókot az IBM-nél a Watson Speech To Text használatához. Ha lehetséges, próbáld ki a websocket felületüket , mert akkor aktívan átírja, amit mondasz, miközben még beszélsz.
Hogyan működik a beszédfelismerő rendszer?
Hogyan működik? A beszédfelismerő szoftver úgy működik , hogy a beszédfelvétel hangját egyedi hangokra bontja, minden hangot elemzi , algoritmusokat használ az adott nyelven legvalószínűbb szóilleszkedés megtalálására, és ezeket a hangokat szöveggé írja át.
Milyen nehézségeket okoz a mesterséges intelligencia beszédfelismerése?
A beszédfelismerő technológia kihívásai Ide tartozik a rossz felvevőberendezés, a háttérzaj, a nehéz akcentusok és dialektusok leküzdése, valamint az emberek hangjának változatos magassága . Egy gépet megtanítani úgy, hogy megtanuljon olvasni egy beszélt nyelvet, ahogyan azt az emberek teszik, még nem tökéletesítették.
Melyek a beszédfelismerés kihívásai az AI-ban?
A beszédfelismerés kihívásai Mint minden automatizált eszköznek, egy ilyen termék működésének is vannak korlátai . Vegye figyelembe ezeket a tipikus aggályokat a beszédfelismerő eszközök használatakor. A pontosság mindig tökéletlen. A „többé-kevésbé pontos” nem teljesen pontos.
Mik a beszédfelismerés előnyei és hátrányai?
- A beszéd gyorsabb, mint a gépelés! A hangutasítás sokkal hatékonyabb eszköz, mint az üzenet beírása. ...
- A VUI hosszú utat tett meg. ...
- A hangfelismerés növeli a termelékenységet. ...
- A hangrögzített adatok titkossága. ...
- Hiba és a szavak félreértelmezése.
Mi a beszédfelismerési példa?
A beszédfelismerő technológiák, mint például az Alexa, a Cortana, a Google Assistant és a Siri megváltoztatják azt, ahogyan az emberek interakcióba lépnek eszközeikkel, otthonaikkal, autóikkal és munkahelyeikkel. A technológia lehetővé teszi számunkra, hogy beszéljünk egy számítógéppel vagy eszközzel, amely értelmezi, amit mondunk, hogy válaszoljunk kérdésünkre vagy parancsunkra.
Mi a megnyilatkozás a beszédfelismerésben?
A következő definíciók a beszédfelismerő technológia megértéséhez szükséges alapok. Kifejezés. A megnyilatkozás egy szó vagy szavak hangosítása (beszéd), amelyek egyetlen jelentést képviselnek a számítógép számára . A megnyilatkozások lehetnek egyetlen szó, néhány szó, egy mondat vagy akár több mondat is.
Mi az a beszédfelismerő Python?
A beszédfelismerés azt jelenti, hogy amikor az emberek beszélnek, a gép megérti azt . Itt a Google Speech API-t használjuk Pythonban, hogy ez megvalósuljon. Ehhez a következő csomagokat kell telepítenünk − Pyaudio − A pip install Pyaudio paranccsal telepíthető.