Вы знали, что технологии распознавания голоса существуют уже 50 лет? Полвека эту задачу решают ученые и только в последние несколько десятилетий к ее решению подключились IT-компании. Результатом последнего года работы стал новый уровень точности распознавания и массовое использование технологии в повседневной и профессиональной жизни.
Технология в жизни
Каждый день мы пользуемся поисковыми системами. Мы ищем, где пообедать, как добраться до нужного места или пытаемся найти значение неизвестного термина. Технология распознавания голоса, которую используют, например, Google или Яндекс.Навигатор помогает нам тратить на поиск минимум времени. Это просто и удобно.В профессиональной среде технология помогает упростить работу в несколько раз. Например, в медицине речь врача преобразуется в текст истории болезни и рецепт сразу на приеме. Это экономит время на занесение информации о пациенте в документы. Встроенная в бортовой компьютер автомобиля система реагирует на запросы водителя, например, помогает найти ближайшую заправку. Для людей с ограниченными возможностями актуально внедрение систем в программное обеспечение бытовых приборов для управления ими с помощью голоса.
Развитие систем распознавания голоса
Идея распознавания речи выглядела многообещающе во все времена. Но уже на этапе распознавания чисел и самых простых слов исследователи столкнулись с проблемой. Суть распознавания сводилась к построению акустической модели, когда речь представлялась как статистическая модель, которая сравнивалась с готовыми шаблонами. Если модель соответствовала шаблону, то система принимала решение о том, что команда или число распознано. Рост словарей, которые могла распознать система, требовал увеличения мощностей вычислительных систем.Г
рафики роста производительности компьютеров и снижения ошибки распознавания в системах распознавания голоса англоязычной речи
Источники:
Herb Sutter. The Free Lunch Is Over: A Fundamental Turn Toward Concurrency in Software
https://minghsiehee.usc.edu/2017/04/the-machines-are-coming/
Сегодня алгоритмы распознавания дополнились языковыми моделями, которые описывают структуру языка, например, типичную последовательность слов. Обучение системы происходит на реальном речевом материале.
Новым этапом в развитии технологии стало применение нейронных сетей. Система распознавания устроена таким образом, что каждое новое распознавание влияет на точность распознавания в будущем. Система становится обучаемой.
Качество систем распознавания голоса
Положение дел в развитии технологии сегодня выражается целью: от распознавания речи к пониманию. Для этой цели выбран и ключевой показатель – процент ошибок в распознавании. Стоит сказать, что такой показатель применяется и в распознавании речи одного человека другим. Мы пропускаем часть слов, принимая во внимания другие факторы, например, контекст. Это позволяет нам понимать речь даже без понимания значений отдельных слов. Для человека показатель ошибки распознавания равен 5,1%. Другими сложностями в обучении системы распознавания речи пониманию языка будут эмоции, неожиданная смена темы разговора, использование сленга и индивидуальные особенности говорящего: темп речи, тембр, произношение звуков.
Мировые игроки рынка
Несколько мировых игроков рынка платформ распознавания голоса хорошо известны. Это Apple, Google, Microsoft, IBM. Эти компании обладают достаточными ресурсами для исследований и обширной базой для обучения собственных систем. Например, Google использует для обучения миллионы поисковых запросов, которые пользователи с удовольствием задают сами. С одной стороны, это повышает точность распознавания, а с другой – накладывает ограничения: система распознает речь отрезками по 15 секунд и рассчитывает на «вопрос широкого профиля». Ошибка распознавания системы Google – 4,9 %. У IBM этот показатель равен 5,5 %, а у Microsoft – 6,3 % на конец 2016 года. Платформу для применения в профессиональных областях разрабатывает американская компания Nuance. Среди областей применения: медицина, юриспруденция, финансы, журналистика, строительство, безопасность, автомобильная сфера.
В России Центр речевых технологий – крупнейший производитель профессиональных средств распознавания голоса и синтезирования речи. Решения компании внедрены в 67 странах мира. Основные направления работы: голосовая биометрия – идентификация по голосу; речевые системы самообслуживания – IVR, применяемые в колл-центрах; синтезаторы речи. В США российская компания работает под брендом SpeechPro и проводит исследования по распознаванию англоязычной речи. Результаты распознавания входят в ТОП-5 результатов по величине ошибки.
Ценность распознавания голоса в маркетинге
Цель маркетинга – изучение потребностей рынка и организация бизнеса в соответствии с ними для увеличения прибыльности и эффективности. Голос интересует маркетологов в двух случаях: если говорит клиент и если говорит сотрудник. Поэтому объект изучения для маркетологов и сфера применения технологии – телефонные звонки. Сегодня аналитика телефонных переговоров развита плохо. Звонки не только нужно записывать, но и прослушивать, оценивать и только потом анализировать. Если организовать запись несложно – это может любая виртуальная АТС или сервис коллтрекинга, – то организовать прослушивание звонков сложнее. Эту задачу решает или отдельный человек в компании, или руководитель колл-центра. Прослушивание звонков также отдают на аутсорсинг. В любом случае погрешность в оценке звонков – проблема, которая ставит под сомнение результаты аналитики и принятые на их основе решения.
Для того, чтобы распознать речь
и перевести её из аудио или видео в текст
, существуют программы и расширения (плагины) для браузеров. Однако зачем всё это, если есть онлайн сервисы? Программы надо устанавливать на компьютер, более того, большинство программ распознавания речи далеко не бесплатны.
Большое число установленных в браузере плагинов сильно тормозит его работу и скорость серфинга в интернет. А сервисы, о которых сегодня пойдет речь, полностью бесплатны и не требуют установки – зашел, попользовался и ушел!
В этой статье мы рассмотрим два сервиса перевода речи в текст онлайн . Оба они работают по схожему принципу: Вы запускаете запись (разрешаете браузеру доступ к микрофону на время пользования сервисом), говорите в микрофон (диктуете), а на выходе получаете текст, который можно скопировать в любой документ на компьютере.
Speechpad.ru
Русскоязычный онлайн сервис распознавания речи. Имеет подробную инструкцию по работе на русском языке.
- поддержку 7 языков (русский, украинский, английский, немецкий, французский, испанский, итальянский)
- загрузку для транскрибации аудио или видео файла (поддерживаются ролики с YouTube)
- синхронный перевод на другой язык
- поддержку голосового ввода знаков препинания и перевода строки
- панель кнопок (смена регистра, перевод на новую строку, кавычки, скобки и т.п.)
- наличие персонального кабинета с историей записей (опция доступна после регистрации)
- наличие плагина к Google Chrome для ввода текста голосом в текстовом поле сайтов (называется «Голосовой ввод текста — Speechpad.ru»)
Dictation.io
Второй онлайн сервис перевода речи в текст. Иностранный сервис, который между тем, прекрасно работает с русским языком, что крайне удивительно. По качеству распознавания речи не уступает Speechpad, но об этом чуть позже.
Основной функционал сервиса:
- поддержка 30 языков, среди которых присутствуют даже венгерский, турецкий, арабский, китайский, малайский и пр.
- автораспознавание произношения знаков препинания, перевода строки и пр.
- возможность интеграции со страницами любого сайта
- наличие плагина для Google Chrome (называется «VoiceRecognition»)
В деле распознавания речи самое важное значение имеет именно качество перевода речи в текст. Приятные «плюшки» и вохможности – не более чем хороший плюс. Так чем же могут похвастаться в этом плане оба сервиса?
Сравнительный тест сервисов
Для теста выберем два непростых для распознавания фрагмента, которые содержат нечасто употребляемые в нынешней речи слова и речевые обороты. Для начала читаем фрагмент поэмы «Крестьянские дети» Н. Некрасова.
Ниже представлен результат перевода речи в текст каждым сервисом (ошибки обозначены красным цветом):
Как видим, оба сервиса практически с одинаковыми ошибками справились с распознаванием речи. Результат весьма неплохой!
Теперь для теста возьмем отрывок из письма красноармейца Сухова (к/ф «Белое солнце пустыни»):
Отличный результат!
Как видим, оба сервиса весьма достойно справляются с распознаванием речи – выбирайте любой! Похоже что они даже используют один и тот же движок — уж слижком схожие у них оказались допущенные ошибки по результатам тестов). Но если Вам необходимы дополнительные функции типа подгрузки аудио / видео файла и перевода его в текст (транскрибация) или синхронного перевода озвученного текста на другой язык, то Speechpad будет лучшим выбором!
Кстати вот как он выполнил синхронный перевод фрагмента поэмы Некрасова на английский язык:
Ну а это краткая видео инструкция по работе со Speechpad, записанная самим автором проекта:
Друзья, понравился ли Вам данный сервис? Знаете ли Вы более качественные аналоги? Делитесь своими впечатлениями в комментариях.
Человека всегда привлекала идея управлять машиной естественным языком. Возможно, это отчасти связано с желанием человека быть НАД машиной. Так сказать, чувствовать свое превосходство. Но основной посыл - это упрощение взаимодействия человека с искусственным интеллектом. Управление голосом в Linux с переменным успехом реализуется без малого уже четверть века. Давай разберемся в вопросе и попробуем сблизиться с нашей ОС настолько, насколько это только возможно.
Суть дела
Системы работы с человеческим голосом для Linux существуют давно, и их великое множество. Но не все они корректно обрабатывают русскую речь. Некоторые и вовсе заброшены разработчиками. В первой части нашего обзора мы поговорим непосредственно о системах распознавания речи и голосовых ассистентах, а во второй - рассмотрим конкретные примеры их использования на Linux-десктопе.
Следует различать собственно системы распознавания речи (перевод речи в текст или в команды), такие как, например, CMU Sphinx, Julius, а также приложения на основе этих двух движков, и голосовые ассистенты, ставшие популярными с развитием смартфонов и планшетов. Это, скорее, побочный продукт систем распознавания речи, дальнейшее их развитие и воплощение всех удачных идей распознавания голоса, применение их на практике. Для Linux-десктопов таких пока мало.
Надо понимать, что движок распознавания речи и интерфейс к нему - это разные вещи. Таков базовый принцип архитектуры Linux - разделение сложного механизма на более простые составные части. Самая сложная работа ложится на плечи движков. Обычно это скучная консольная программа, работающая незаметно для пользователя. Пользователь же взаимодействует в основном с программой-интерфейсом. Создать интерфейс несложно, поэтому основные усилия разработчики направляют именно на разработку открытых движков распознавания речи.
Что было раньше
Исторически сложилось так, что все системы работы с речью в Linux развивались не спеша и скачкообразно. Причина не в криворукости разработчиков, а в высоком уровне вхождения в среду разработки. Написание кода системы для работы с голосом требует высокой квалификации программиста. Поэтому, перед тем как начать разбираться с системами работы с речью в Linux, необходимо сделать небольшой экскурс в историю. Была когда-то в IBM такая чудесная операционная система - OS/2 Warp (Merlin). Вышла она в сентябре далекого уже 1996 года. Кроме того, что она обладала очевидными преимуществами перед всеми остальными операционками, OS/2 была укомплектована весьма продвинутой системой распознавания речи - IBM ViaVoice . Для того времени это было очень круто, учитывая, что ОС работала на системах с 486-м процессором с объемом ОЗУ от 8 Мбайт (!).
Как известно, OS/2 проиграла битву Windows, однако многие ее компоненты продолжили существовать независимо. Одним из таких компонентов стала та самая IBM ViaVoice, превратившаяся в самостоятельный продукт. Так как IBM всегда любила Linux, ViaVoice была портирована на эту ОС, что дало детищу Линуса Торвальдса самую передовую для своего времени систему распознавания речи.
К сожалению, судьба ViaVoice сложилась не так, как хотели бы линуксоиды. Сам движок распространялся бесплатно, но его исходники оставались закрытыми. В 2003 году IBM продала права на технологию канадо-американской компании Nuance. Nuance, разработавшая, пожалуй, самый успешный коммерческий продукт для распознавания речи - Dragon Naturally Speeking , здравствует и ныне. На этом бесславная история ViaVoice в Linux практически закончилась. За то короткое время, что ViaVoice была бесплатной и доступной линуксоидам, к ней разработали несколько интерфейсов, таких, например, как Xvoice. Однако проект давно заброшен и ныне практически неработоспособен.
INFO
Самое сложное звено в машинном распознавании речи - естественный человеческий язык.Что сегодня?
Сегодня все гораздо лучше. В последние годы, после открытия исходников Google Voice API, ситуация с развитием систем распознавания речи в Linux значительно улучшилась, выросло качество распознавания. Например, проект Linux Speech Recognition на основе Google Voice API показывает очень неплохие результаты для русского языка. Все движки работают примерно одинаково: сначала звук с микрофона устройства юзера попадает в систему распознавания, после чего либо голос обрабатывается на локальном устройстве, либо запись отправляется на удаленный сервер для дальнейшей обработки. Второй вариант больше подходит для смартфонов или планшетов. Собственно, именно так и работают коммерческие движки - Siri, Google Now и Cortana.
Из всего многообразия движков для работы с человеческим голосом можно выделить несколько активных на данный момент.
WARNING
Установка многих из описанных систем распознавания речи - нетривиальная задача!CMU Sphinx
Большая часть разработки CMU Sphinx ведется в университете Карнеги - Меллона. В разное время над проектом работали и Массачусетский технологический институт, и покойная ныне корпорация Sun Microsystems. Исходники движка распространяются под лицензией BSD и доступны как для коммерческого, так и для некоммерческого использования. Sphinx - это не пользовательское приложение, а, скорее, набор инструментов, который можно применить в разработке приложений для конечных пользователей. Sphinx сейчас - это крупнейший проект по распознаванию речи. Он состоит из нескольких частей:
- Pocketsphinx - небольшая быстрая программа, обрабатывающая звук, акустические модели, грамматики и словари;
- библиотека Sphinxbase, необходимая для работы Pocketsphinx;
- Sphinx4 - собственно библиотека распознавания;
- Sphinxtrain - программа для обучения акустическим моделям (записям человеческого голоса).
Проект развивается медленно, но верно. И главное - его можно использовать на практике. Причем не только на ПК, но и на мобильных устройствах. К тому же движок очень хорошо работает с русской речью. При наличии прямых рук и ясной головы можно настроить распознавание русской речи с помощью Sphinx для управления домашней техникой или умным домом. По сути, можно обычную квартиру превратить в умный дом, чем мы и займемся во второй части этого обзора. Реализации Sphinx имеются для Android, iOS и даже Windows Phone. В отличие от облачного способа, когда работа по распознаванию речи ложится на плечи серверов Google ASR или Яндекс SpeechKit, Sphinx работает точнее, быстрее и дешевле. И полностью локально. При желании можно научить Sphinx русской языковой модели и грамматике пользовательских запросов. Да, придется немного потрудиться при установке. Равно как и настройка голосовых моделей и библиотек Sphinx - занятие не для новичков. Так как основа CMU Sphinx - библиотека Sphinx4 - написана на Java, можно включать ее код в свои приложения для распознавания речи. Конкретные примеры использования будут описаны во второй части нашего обзора.
VoxForge
Особо выделим понятие речевого корпуса. Речевой корпус - это структурированное множество речевых фрагментов, которое обеспечено программными средствами доступа к отдельным элементам корпуса. Иными словами - это набор человеческих голосов на разных языках. Без речевого корпуса невозможна работа ни одной системы распознавания речи. В одиночку или даже небольшим коллективом создать качественный открытый речевой корпус сложно, поэтому сбором записей человеческих голосов занимается специальный проект - VoxForge .
Любой, у кого есть доступ к интернету, может поучаствовать в создании речевого корпуса, просто записав и отправив фрагмент речи. Это можно сделать даже по телефону, но удобней воспользоваться сайтом. Конечно, кроме собственно аудиозаписи, речевой корпус должен включать в себя дополнительную информацию, такую как фонетическая транскрипция. Без этого запись речи бессмысленна для системы распознавания.
HTK, Julius и Simon
HTK - Hidden Markov Model Toolkit - это инструментарий для исследования и разработки средств распознавания речи с использованием скрытых марковских моделей, разрабатывается в Кембриджском университете под патронажем Microsoft (Microsoft когда-то выкупила этот код у коммерческого предприятия Entropic Cambridge Research Laboratory Ltd, а затем вернула его Кембриджу вместе с ограничивающей лицензией). Исходники проекта доступны всем желающим, но использование кода HTK в продуктах, предназначенных для конечных пользователей, запрещено лицензией.
Однако это не означает, что HTK бесполезен для Linux-разработчиков: его можно использовать как вспомогательный инструмент при разработке открытых (и коммерческих) средств распознавания речи, что и делают разработчики открытого движка Julius, который разрабатывается в Японии. Julius лучше всего работает с японским языком. Великий и могучий тоже не обделен, ведь в качестве голосовой базы данных используется все тот же VoxForge.
Продолжение доступно только участникам
Вариант 1. Присоединись к сообществу «сайт», чтобы читать все материалы на сайте
Членство в сообществе в течение указанного срока откроет тебе доступ ко ВСЕМ материалам «Хакера», увеличит личную накопительную скидку и позволит накапливать профессиональный рейтинг Xakep Score!
«Хотелось бы сразу сказать, что с сервисами распознавания имею дело впервые. И поэтому расскажу о сервисах, с обывательской точки зрения» - отметил наш эксперт – «для тестирования распознавания я использовал пользовался тремя инструкциями: Google, Yandex и Azure».
Небезызвестная IT-корпорация предлагает протестировать свой продукт Google Cloud Platform в режиме онлайн. Опробовать работу сервиса может бесплатно любой желающий. Сам продукт удобен и понятен в работе.
Плюсы:
- поддержка более чем 80 языков;
- быстрая обработка имен;
- качественное распознавание в условиях плохой связи и при наличии посторонних звуков.
Минусы :
- есть трудности при распознавании сообщений с акцентом и плохим произношением, что делает систему трудной в использовании кем-то кроме носителей языка;
- отсутствие внятной технической поддержки сервиса.
Yandex
Распознавание речи от Yandex предоставляется в нескольких вариантах:
- Облако
- Библиотека для доступа с мобильных приложений
- «Коробочная» версия
- JavaScript API
Но будем объективными. Нас, в первую очередь, интересует не разнообразие возможностей использования, а качество распознавания речи. Поэтому, мы воспользовались пробной версией SpeechKit .
Плюсы:
- простота в использовании и настройке;
- хорошее распознавание текста на Русском языке;
- система выдаёт несколько вариантов ответов и через нейронные сети пытается найти самый похожий на правду вариант.
Минусы:
- при потоковой обработке некоторые слова могут определяться некорректно.
Azure
Система Azure разработана компанией Microsoft. На фоне аналогов она сильно выделяется за счёт цены. Но, будьте готовы столкнуться с некоторыми трудностями. Инструкция, представленная на официальном сайте то ли неполная, то ли устаревшая. Адекватно запустить сервис нам так и не удалось, поэтому пришлось воспользоваться сторонним окном запуска. Однако, даже здесь для тестирования вам понадобится ключ от сервиса Azure.
Плюсы:
- относительно других сервисов, Azure очень быстро обрабатывает сообщения в режиме реального времени.
Минусы:
- система очень чувствительна к акценту, с трудом распознает речь не от носителей языка;
- система работает только на английском языке.
Итоги обзора:
Взвесив все плюсы и минусы мы остановились на Яндексе. SpeechKit дороже чем Azure, но дешевле чем Google Cloud Platform. В программе от Google было замечено постоянное улучшение качества и точности распознавания. Сервис самосовершенствуется за счет технологий машинного обучения. Однако, распознавание русскоязычных слов и фраз у Яндекса на уровень выше.
Как использовать распознавание голоса в бизнесе?
Вариантов использования распознавания масса, но мы остановим ваше внимание на том, который, в первую очередь, повлияет на продажи вашей компании. Для наглядности разберём процесс работы распознавания на реальном примере.
Не так давно, нашим клиентом стал один, известный всем SaaS сервис (по просьбе компании, имя сервиса не разглашается). С помощью F1Golos они записали два аудиоролика, один из которых был нацелен на продление жизни тёплых клиентов, другой – на обработку запросов клиентов.
Как продлить жизнь клиентов с помощью распознавания голоса?
Зачастую, SaaS сервисы работают по ежемесячной абонентской плате. Рано или поздно, период пробного пользования или оплаченного трафика - заканчивается. Тогда появляется необходимость продления услуги. Компанией было принято решение предупреждать пользователей об окончании трафика за 2 дня до истечения срока пользования. Оповещение пользователей происходило через голосовую рассылку. Ролик звучал так: «Добрый день, напоминаем, что у вас заканчивается период оплаченного пользования сервисом ХХХ. Для продления работы сервиса скажите - да, для отказа от предоставляемых услуг скажите нет».
Звонки пользователей, которые произнесли кодовые слова: ДА, ПРОДЛИТЬ, ХОЧУ, ПОДРОБНЕЕ; были автоматически переведены на операторов компании. Так, порядка 18% пользователей продлили регистрацию благодаря лишь одному звонку.
Как упростить систему обработки данных с помощью распознавание речи?
Второй аудиоролик, запущенный той же компанией, носил другой характер. Они использовали голосовую рассылку для того, чтобы снизить издержки на верификацию номеров телефона. Ранее они проверяли номера пользователей с помощью звонка-роботом. Робот просил пользователей нажать определенные клавиши на телефоне. Однако с появлением технологий распознавания, компания сменила тактику. Текст нового ролика звучал следующим образом: «Вы зарегистрировались на портале ХХХ, если вы подтверждаете свою регистрацию, скажите да. Если вы не направляли запрос на регистрацию, скажите нет». Если клиент произносил слова: ДА, ПОДТВЕРЖДАЮ, АГА или КОНЕЧНО, данные об этом моментально переводились в CRM-систему компании. И запрос на регистрацию подтверждался автоматически за пару минут. Внедрение технологий распознавания снизило время одного звонка с 30 до 17 секунд. Тем самым, компания снизила издержки почти в 2 раза.
Если вам интересны другие способы использования распознавания голоса, или вы хотите узнать подробнее о голосовых рассылках, переходите по ссылке. На F1Golos вы сможете оформить первую рассылку бесплатно и узнать на себе, как работают новые технологии распознавания.
В нашем современном, насыщенном событиями мире, скорость работы с информацией является одним из краеугольных камней достижения успеха. От того как насколько быстро мы получаем, создаём, перерабатываем информацию зависит наша рабочая производительность и продуктивность, а значит и наш непосредственный материальный достаток. Среди инструментов, способных повысить наши рабочие возможности, важное место занимают программы для перевода речи в текст, позволяющие существенно увеличить скорость набора нужных нам текстов. В данном материале я расскажу, какие существуют популярные программы для перевода аудио голоса в текст, и каковы их особенности.
Приложение для перевода аудио голоса в текст – требования к системе
Большинство ныне существующих программ для перевода голоса в текст имеют платный характер, предъявляя ряд требований к микрофону (в случае, когда программа предназначена для компьютера). Крайне не рекомендуется работать с микрофоном, встроенным в веб-камеру, а также размещённым в корпусе стандартного ноутбука (качество распознавания речи с таких устройств находится на довольно низком уровне). Кроме того, довольно важно иметь тихую окружающую обстановку, без лишних шумов, способных напрямую повлиять на уровень распознавания вашей речи.
При этом большинство таких программ способны не только трансформировать речь в текст на экране компьютера, но и использовать голосовые команды для управления вашим компьютером (запуск программ и их закрытие, приём и отправление электронной почты, открытие и закрытие сайтов и так далее).
Программа преобразования речи в текст
Перейдём к непосредственному описанию программ, способных помочь в переводе речи в текст.
Программа «Laitis»
Бесплатная русскоязычная программа для распознавания голоса «Laitis » обладает хорошим качеством понимания речи, и, по мнению её создателей, способна практически полностью заменить пользователю привычную клавиатуру. Программа хорошо работает и с голосовыми командами, позволяя с их помощью выполнять множество действий по управлению компьютером.
Для своей работы программа требует обязательного наличия на ПК скоростного интернета (в работе программы используются сетевые сервисы распознавания голоса от «Google» и «Yandex»). Возможности программы позволяют, также, управлять с помощью голосовых команд и вашим браузером, для чего необходима установка на веб-навигатор специального расширения от «Laitis» (Chrome, Mozilla, Opera).
«Dragon Professional» — расшифровка аудиозаписей в текст
На момент написания данного материала цифровой англоязычный продукт « Dragon Professional Individual » является одним из мировых лидеров по качеству распознаваемых текстов. Программа понимает семь языков (с русским пока работает лишь мобильное приложение «Dragon Anywhere» на и ), обладает высоким качеством распознавания голоса, умеет выполнять ряд голосовых команд. При этом данный продукт имеет исключительно платный характер (цена за основную программу составляет 300 долларов США, а за «домашнюю» версия продукта «Dragon Home » покупателю придётся выложить 75 американских долларов).
Для своей работы данный продукт от «Nuance Communications» требует создания своего профиля, который призван адаптировать возможности программы под специфику вашего голоса. Кроме непосредственной диктовки текста, вы можете обучить программу выполнять ряд команд, тем самым делая своё взаимодействие с компьютером ещё более конгруэнтным и удобным.
«RealSpeaker» — сверхточный распознаватель речи
Программа для трансформации голоса в текст «RealSpeaker » кроме стандартных для программ такого рода функций, позволяет задействовать возможности веб-камеры вашего ПК. Теперь программа не только считывает аудио составляющую звука, но и фиксирует движение уголков губ говорящего, тем самым более корректно распознавая выговариваемые им слова.
«RealSpeaker» считывает не только аудио, но и визуальную составляющую процесса речи
Приложение поддерживает более десяти языков (в том числе и русский), позволяет распознавать речь с учётом акцентов и диалектов, позволяет транскрибировать аудио и видео, даёт доступ к облаку и многое другое. Программа условно бесплатна, за платную версию придётся заплатить вполне реальные деньги.
«Voco» — программа быстро переведёт голос в текстовый документ
Ещё один преобразователь голоса в текст – это платный цифровой продукт «Voco », цена «домашней» версии которого ныне составляет около 1700 рублей. Более продвинутые и дорогие варианты данной программы – «Voco.Professional» и «Voco.Enterprise» имеют ряд дополнительных возможностей, одной из которых является распознавание речи из имеющихся у пользователя аудиозаписей.
Среди особенностей «Voco» отмечу возможность дополнения словарного запаса программы (ныне словарный запас программы включает более 85 тысяч слов), а также её автономную работу от сети, позволяющую не зависеть от вашего подключения к Интернету.
Среди плюсов «Voco» — высокая обучаемость программы
Приложение включается довольно просто — достаточно дважды нажать на клавишу «Ctrl». Для активации голосового ввода в «Gboard» достаточно нажать и удерживать пробел
Приложение абсолютно бесплатно, поддерживает несколько десятков языков, среди которых и русский.
Заключение
Выше мной были перечислены программы для перевода вашей аудио записи голоса в текст, описан их общий функционал и характерные особенности. Большинство подобных продуктов обычно имеет платный характер, при этом ассортимент и качество русскоязычных программ качественно уступает англоязычным аналогам. Особое внимание при работе с подобными приложениями рекомендую уделить вашему микрофону и его настройкам – это имеет важное значение в процессе распознавания речи, ведь плохой микрофон может свести на нет даже самый качественный софт рассмотренного мной типа.
