Pаспознавание речи и мгновенный перевод. Распознавание по голосу Система распознавания голоса

Энциклопедичный YouTube

1 / 5
Работы по распознаванию речи берут начало с середины прошлого века. Первая система была создана в начале 1950 годов: её разработчики поставили перед собой задачу распознавания цифр . Разработанная система могла идентифицировать цифры, но сказанные одним голосом, как, например, система «Audrey» компании Bell Laboratories . Она работала на основе определения форманты в спектре мощности каждого речевого отрывка . В общих чертах система состояла из трех главных частей: анализаторов и квантователей, шаблонов согласователей сети и, наконец, датчиков. Создано было, соответственно, на элементной базе различных частотных фильтров, переключателей, так же в составе датчиков были газонаполненные трубки [ ] .
К концу десятилетия появились системы, распознающие гласные независимо от диктора . В 70-х годах начали использоваться новые методы, позволившие добиться более совершенных результатов - метод динамического программирования и метод линейного предсказания (Linear Predictive Coding - LPC). В вышеупомянутой компании, Bell Laboratories были созданы системы, использующие именно эти методы . В 80-х годах следующим шагом в развитии систем распознавания голоса стало использование скрытых марковский моделей (Hidden Markov Models - HMM). В это время начинают появляться первые крупные программы по распознаванию голоса, как например, Kurzweil text-to-speech . В конце 80-х также стали применяться методы искусственных нейронных сетей (Artificial Neural Network - ANN) . В 1987 году на рынке появились куклы Worlds of Wonder’s Julie doll, которые были способны понимать голос . А ещё через 10 лет Dragon Systems выпустила программу «NaturallySpeaking 1.0» .

Надежность

Основными источниками ошибок распознавания голоса являются:

Распознавание пола можно выделить в отдельный тип задач, который довольно успешно решается - при больших объёмах начальных данных пол определяется практически безошибочно, а на коротких отрывках вроде ударного гласного звука вероятность ошибки - 5,3 % для мужчин и 3,1 % для женщин .
Также рассматривалась проблема имитации голоса. Исследования France Telecom показали, что профессиональная имитация голоса практически не увеличивает вероятность ошибки определения личности - имитаторы подделывают голос лишь внешне, подчеркивая особенности речи, но базовую канву голоса подделать не способны. Даже голоса близких родственников, близнецов будет иметь различие, как минимум, в динамике управления . Но с развитием компьютерных технологий возникла новая проблема, требующая использования новых способов анализа, - трансформация голоса, которая увеличивает вероятность ошибки до 50 % .
Для описания надежности системы есть два используемых критерия: FRR (False Rejection Rate) - вероятность ложного отказа в доступе (ошибка первого рода) и FAR (False Acceptance Rate) - вероятность ложного допуска, когда система ошибочно опознает чужого как своего (ошибка второго рода). Также иногда системы распознавания характеризуются таким параметром, как EER (Equal Error Rates), представляющим точку совпадения вероятностей FRR и FAR. Чем надежней система, тем более низкий EER имеет .
Значения ошибок идентификации для различных биометрических модальностей

Применение

Распознавание можно разделить на два главных направления: идентификацию и верификацию . В первом случае система должна самостоятельно установить личность пользователя по голосу; во втором случае система должна подтвердить или опровергнуть идентификатор, который предъявляет пользователь . Определение исследуемого диктора состоит в попарном сравнении голосовых моделей, которые учитывают индивидуальные особенности речи каждого диктора. Таким образом, нам необходимо для начала собрать достаточно большую базу данных. А по результатам этого сравнения может быть сформирован список фонограмм, являющихся с некоторой вероятностью речью интересующего нас пользователя .
Хотя распознавание по голосу не может гарантировать стопроцентную правильность результата, оно может довольно эффективно использоваться в таких областях, как криминалистика и судебная экспертиза; разведка; антитеррористический мониторинг; безопасность; банковское дело и так далее .

Анализ

Весь процесс обработки речевого сигнала можно разбить на несколько главных этапов:
- предобработка сигнала;
- выделение критериев;
- распознавание диктора.
Каждый этап представляет алгоритм или некоторую совокупность алгоритмов, что в итоге дает требуемый результат .
Главные черты голоса формируются тремя главными свойствами: механикой колебаний голосовых складок, анатомией речевого тракта и системой управления артикуляцией. Кроме этого, иногда есть возможность пользоваться словарем говорящего, его оборотами речи . Главные признаки, по которым принимается решение о личности диктора, формируются с учетом всех факторов процесса речеобразования: голосового источника, резонансных частот речевого тракта и их затуханий, а также динамикой управления артикуляцией. Если рассмотреть источники подробнее, то в свойства голосового источника входят: средняя частота основного тона, контур и флюктуации частоты основного тона и форма импульса возбуждения. Спектральные характеристики речевого тракта описываются огибающей спектра и его средним наклоном, формантными частотами , долговременным спектром или кепстром . Кроме того, рассматривается также длительность слов, ритм (распределение ударений), уровень сигнала, частота и длительность пауз . Чтобы определить эти характеристики приходится использовать довольно сложные алгоритмы, но так как, к примеру, погрешность формантных частот довольно велика, для упрощения используются коэффициенты кепстра, вычисляемые по огибающей спектра или передаточная функция речевого тракта, найденная методом линейного предсказания. Кроме упомянутых коэффициентов кепстра также используются их первые и вторые разности по времени . Этот метод был впервые предложен в работах Дэвиса и Мермельштейна .

Кепстральный анализ

В работах по распознаванию голоса наиболее популярен метод кепстрального преобразования спектра речевых сигналов . Схема метода такова: на интервале времени в 10 - 20 мс вычисляется текущий спектр мощности, а затем применяется обратное преобразование Фурье от логарифма этого спектра (кепстр) и находятся коэффициенты: c n = 1 Θ ∫ 0 Θ ∣ S (j , ω , t) ∣ 2 exp − j n ω Ω ⁡ d ω {\displaystyle c_{n}={\frac {1}{\Theta }}\int _{0}^{\Theta }{\mid S(j,\omega ,t)\mid }^{2}\exp ^{-jn\omega \Omega }d\omega } , Ω = 2 2 π Θ , Θ {\displaystyle \Omega =2{\frac {2\pi }{\Theta }},\Theta } - верхняя частота в спектре речевого сигнала, ∣ S (j , ω , t) ∣ 2 {\displaystyle {\mid S(j,\omega ,t)\mid }^{2}} - спектр мощности. Число кепстральных коэффициентов n зависит от требуемого сглаживания спектра, и находится в пределах от 20 до 40. Если используется гребенка полосовых фильтров , то коэффициенты дискретного кепстрального преобразования вычисляются как c n = ∑ m = 1 N log ⁡ Y (m) 2 cos ⁡ π n M (m − 1 2)) {\displaystyle c_{n}=\sum _{m=1}^{N}\log {Y(m)^{2}}\cos {{\frac {\pi n}{M}}(m-{\frac {1}{2}}))}} , где Y(m) - выходной сигнал m-го фильтра, c n {\displaystyle c_{n}} - n-й коэффициент кепстра.
Свойства слуха учитываются путем нелинейного преобразования шкалы частот, обычно в шкале мел . Эта шкала формируется исходя из присутствия в слухе так называемых критических полос, таких, что сигналы любой частоты в пределах критической полосы неразличимы. Шкала мел вычисляется как M (f) = 1125 ln ⁡ (1 + f 700) {\displaystyle M(f)=1125\ln {(1+{\frac {f}{700}})}} , где f - частота в Гц, M - частота в мелах. Либо используется другая шкала - барк , такая, что разность между двумя частотами, равная критической полосе, равна 1 барк. Частота B вычисляется как B = 13 a r c t g (0 , 00076 f) + 3 , 5 a r c t g f 7500 {\displaystyle B=13\operatorname {arctg{(0,00076f)}} +3,5\operatorname {arctg{\frac {f}{7500}}} } . Найденные коэффициенты в литературе иногда обозначаются как MFCC - Mel Frequiency Cepstral Coefficients. Их число лежит в диапазоне от 10 до 30. Использование первых и вторых разностей по времени кепстральных коэффициентов втрое увеличивает размерность пространства принятия решений, но улучшает эффективность распознавания диктора .
Кепстр описывает форму огибающей спектра сигнала, на которую влияют и свойства источника возбуждения, и особенности речевого тракта. В экспериментах было установлено, что огибающая спектра сильно влияет на узнаваемость голоса. Поэтому использование различных способов анализа огибающей спектра в целях распознавания голоса вполне оправдано .

Методы

Метод GMM следует из теоремы о том, что любая функция плотности вероятности может быть представлена как взвешенная сумма нормальных распределений:
P (x | λ) = ∑ j = 1 k ω j ϕ (χ , Θ j) {\displaystyle p(x|\lambda)=\sum _{j=1}^{k}{\omega _{j}\phi (\chi ,\Theta _{j})}} ; λ {\displaystyle \lambda } - модель диктора;k - количество компонентов модели; ω j {\displaystyle {\omega _{j}}} - веса компонентов такие, что ∑ j = 1 n ω j = 1. {\displaystyle \sum _{j=1}^{n}{\omega _{j}}=1.} ϕ (χ , Θ j) {\displaystyle \phi (\chi ,\Theta _{j})} - функция распределения многомерного аргумента χ , Θ j {\displaystyle \chi ,\Theta _{j}} . ϕ (χ , Θ j) = p (χ ∣ μ j , R j) = 1 (2 π) n 2 ∣ R j ∣ 1 2 exp ⁡ − 1 (χ − μ j) T R j − 1 (χ − μ j) 2 {\displaystyle \phi (\chi ,\Theta _{j})=p(\chi \mid \mu _{j},R_{j})={\frac {1}{({2\pi })^{\frac {n}{2}}{\mid R_{j}\mid }^{\frac {1}{2}}}}\exp {\frac {-1(\chi -\mu _{j})^{T}R_{j}^{-1}(\chi -\mu _{j})}{2}}} , ω j {\displaystyle \omega _{j}} - её вес, k - количество компонент в смеси. Здесь n - размерность пространства признаков, μ j ∈ R n {\displaystyle \mu _{j}\in \mathbb {R} ^{n}} - вектор математического ожидания j-й компоненты смеси, R j ∈ R n × n {\displaystyle R_{j}\in \mathbb {R} ^{n\times n}} - ковариационная матрица.
Очень часто в системах с этой моделью используется диагональная ковариационнная матрица. Она может использоваться для всех компонент модели или даже для всех моделей. Чтобы найти матрицу ковариации, веса, векторы средних часто используют EM-алгоритм . На входе имеем обучающую последовательность векторов X = {x 1 , . . . , x T } . Параметры модели инициализируются начальными значениями и затем на каждой итерации алгоритма происходит переоценка параметров. Для определения начальных параметров обычно используют алгоритм кластеризации такой, как алгоритм К-средних . После того как произошло разбиение множества обучающих векторов на M кластеров, параметры модели могут быть определены так: начальные значения μ j {\displaystyle \mu _{j}} совпадают с центрами кластеров, матрицы ковариации рассчитываются на основе попавших в данный кластер векторов, веса компонентов определяются долей векторов данного кластера среди общего количества обучающих векторов.
Переоценка параметров происходит по следующим формулам:

GMM можно также назвать продолжением метода векторного квантования (метод центроидов). При его использовании создается кодовая книга для непересекающихся областей в пространстве признаков (часто с использованием кластеризации методом K-means). Векторное квантование является простейшей моделью в системах распознавания, независимых от контекста .
Метод опорных векторов (SVM) cтроит гиперплоскость в многомерном пространстве, разделяющую два класса - параметров целевого диктора и параметров дикторов из референтной базы. Гиперплоскость вычисляется c помощью опорных векторов - выбранных особым образом. Будет выполняться нелинейное преобразование пространства измеренных параметров в некоторое пространство признаков более высокой размерности, так как разделяющая поверхность может и не соответствовать гиперплоскости. Разделяющая поверхность в гиперплоскости строится методом опорных векторов, если выполняется условие линейной разделимости в новом пространстве признаков. Таким образом успех применения SMM зависит от подобранного нелинейного преобразования в каждом конкретном случае. Метод опорных векторов применяется часто с методом GMM или HMМ. Обычно для коротких фраз длительностью в несколько секунд для контестно-зависимого подхода лучше применяются фонемно-зависимые HMM .

Популярность

По информации консалтинговой компании International Biometric Group из Нью-Йорка, наиболее распространенной технологией является сканирование отпечатков пальцев. Отмечается, что из 127 млн долларов, вырученных от продажи биометрических устройств, 44 % приходится на дактилоскопические сканеры. Системы распознавания черт лица занимают второе место по уровню спроса, который составляет 14 %, далее следуют устройства распознавания по форме ладони (13 %), по голосу (10 %) и радужной оболочке глаза (8 %). Устройства верификации подписи в этом списке составляют 2 %. Одни из самых известных производителей на рынке голосовой биометрии - Nuance Communications, SpeechWorks, VeriVoice .
В феврале 2016 года The Telegraph опубликовала статью, в которой сообщается, что клиенты британского банка HSBC смогут получать доступ к счетам и проводить транзакции с помощью идентификации по голосу. Переход должен был состояться в начале лета

«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».
Google
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.

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.

Ни одна программа не сможет полностью заменить ручную работу по расшифровке записанной речи. Однако существуют решения, которые позволяют существенно ускорить и облегчить перевод речи в текст, то есть, упростить транскрибацию.

Что такое транскрибация

Транскрибация – это автоматический или ручной перевод речи в текст, точнее, запись аудио или видео-файла в текстовом виде.

Есть в интернете оплачиваемые платные задания, когда за транскрибацию текста исполнителю выплачивается некоторая сумма денег. В этом случае транскрибацию делают вручную.

Однако можно сделать транскрибацию автоматически, с помощью специальной программы, умеющей “слушать” текст и одновременно “печатать” его, превращать в текстовый файл, пригодный для дальнейшего использования.

Перевод речи в текст вручную или с помощью специальной программы полезен
- студентам для перевода записанных аудио- или видео-лекций в текст,
- блогерам, ведущим сайты и блоги,
- писателям, журналистам для написания книг и текстов,
- инфобизнесменам, которым нужен текст после проведенного ими вебинара, выступления и т.д.,
- фрилансерам, которые вручную делают перевод речи в текст, для облегчения и ускорения своей работы,
- людям, которым сложно печатать – они могут надиктовать письмо и послать его родным или близким,
- другие варианты.
О проблемах автоматического перевода речи в текст

Можно выделить две крупных проблемы перевода речи в текст с помощью программы: качество записанной речи и наличие в записи фона в виде шума, музыки или иных посторонних звуков.

Речь у всех людей разная:
- настолько быстрая, что слова проглатываются, или, наоборот, очень медленная;
- с четкой дикцией, как у профессиональных дикторов, или настолько невыразительная, что сложно что-либо разобрать;
- с отличным произношением или, напротив, с сильным акцентом, например, когда говорит иностранец.
В каких случаях программа автоматической транскрибации будет давать самый наилучший результат перевода речи в текст? Программа будет делать более или менее качественный перевод, когда на записи человек говорит с четкой дикцией, с нормальным темпом речи, без акцента. При этом в записи речи отсутствуют посторонние звуки в виде шума, музыки, разговоров других людей. Тогда можно надеяться на хороший автоматический перевод, не требующий ручных исправлений или с минимальными изменениями.

В остальных случаях, когда речь невыразительная и присутствуют посторонние шумы, перевод с помощью программы или приложения будет значительно хуже. Возможно, какая-то программа или сервис будет выполнять транскрибацию такой речи лучше, чем другие программы и приложения, но не стоит ожидать чуда.

В некоторых случаях стоит все-таки обратиться на биржу фриланса, где живой человек выполнит перевод вручную. Впрочем, здесь тоже нельзя гарантировать высокого качества, поскольку фрилансер может использовать программы автоматической транскрибации, и поленится вносить в получившийся текст правки.

Опишем наиболее эффективные инструменты, доступные на компьютере, мобильные приложения и онлайн-сервисы для перевода речи в текст.

1 Сайт speechpad.ru

Это онлайн-сервис, который позволяет через браузер Google Chrome переводить речь в текст. Сервис работает с микрофоном и с готовыми файлами. Конечно, качество будет значительно выше, если использовать внешний микрофон и диктовать самому. Однако сервис неплохо справляется даже с видеороликами на YouTube.

Нажимаем «Включить запись», отвечаем на вопрос про «Использование микрофона» – для этого кликаем «Разрешить».

Длинную инструкцию про использование сервиса можно свернуть, нажав на кнопку 1 на рис. 3. От рекламы можно избавиться, пройдя несложную регистрацию.

Рис. 3. Сервис speechpad

Готовый результат легко редактируется. Для этого нужно либо вручную исправить выделенное слово, либо надиктовать его заново. Результаты работы сохраняются в личном кабинете, их также можно скачать на свой компьютер.

Список видео-уроков по работе с speechpad:

Можно транскрибировать видео с Youtube или со своего компьютера, правда, понадобится микшер, подробнее:

Видео «Транскрибирование аудио»

Работает сервис с семью языками. Есть небольшой минус. Он заключается в том, что если нужно транскрибировать готовый аудио-файл, то его звучание раздаётся в колонки, что создает дополнительные помехи в виде эха.

2 Сервис dictation.io

Замечательный онлайн-сервис, который позволит бесплатно и легко переводить речь в текст.

Рис. 4. Сервис dictation.io

1 на рис. 4 – русский язык можно выбрать в конце страницы. В браузере Google Chrome язык выбирается, а в Мозилле почему-то нет такой возможности.

Примечательно то, что реализована возможность автосохранять готовый результат. Это убережет от случайного удаления в результате закрытия вкладки или браузера. Готовые файлы этот сервис не распознает. Работает с микрофоном. Нужно называть знаки препинания, когда производите диктовку.

Текст распознается достаточно корректно, орфографических ошибок нет. Можно самостоятельно вставлять знаки препинания с клавиатуры. Готовый результат можно сохранить на своем компьютере.

3 RealSpeaker

Эта программа позволяет легко переводить человеческую речь в текст. Она предназначена для работы в разных системах: Windows, Android, Linux, Mac. С ее помощью можно преобразовывать речь, звучащую в микрофон (например, он может быть встроен в ноутбук), а также записанную в аудиофайлы.

Может воспринимать 13 языков мира. Существует бета-версия программы, которая работает в режиме онлайн-сервиса:

Нужно перейти по указанной выше ссылке, выбрать русский язык, загрузить на онлайн-сервис свой аудио- или видео-файл и оплатить его транскрибацию. После транскрибации можно будет скопировать полученный текст. Чем больше файл для транскрибации, чем больше времени понадобится на его обработку, подробнее:

В 2017-ом году был бесплатный вариант транскрибации с помощью RealSpeaker, с 2018 года такой возможности нет. Вероятно для того, чтобы транскрибированный файл был недоступен всем пользователям для скачивания, необходимо наличие галочки напротив “Сделать файл неудачным в течение 24 часов”.

На сайте есть онлайн-чат. Кнопка, чтобы начать чат, находится в правом нижнем углу сайта.

4 Speechnotes

Альтернатива предыдущему приложению для мобильных устройств, работающих на Android. Доступно бесплатно в магазине приложений:

Текст редактируется автоматически, в нем расставляются знаки препинания. Очень удобно для того, чтобы надиктовывать себе заметки или составлять списки. В результате текст получится весьма достойного качества. Есть платная премиум-версия.

5 Dragon Dictation

Это приложение, которое распространяется бесплатно для мобильных устройств от компании Apple.

Программа может работать с 15 языками. Она позволяет редактировать результат, выбирать из списка нужные слова. Нужно четко проговаривать все звуки, не делать лишних пауз и избегать интонации. Иногда возникают ошибки в окончаниях слов.

Приложение Dragon Dictation используют обладатели яблочных гаджетов, например, чтобы, перемещаясь по квартире, надиктовать список покупок в магазине. Придя туда, они могут посмотреть на текст в заметке, и не надо слушать.

Какую бы программу Вы ни использовали в своей практике, будьте готовы перепроверять результат и вносить определенные коррективы.

Только так можно будет получить безукоризненный текст без ошибок.

Расшифровка аудио и видео в текст на биржах фриланса

Что касается ручного перевода, то можно заказать на бирже расшифровку речи в текст. На бирже фриланса одни пользователи (заказчики) размещают заказ, выбирают исполнителя и оплачивают работу. А другие пользователи (фрилансеры) берут заказы, выполняют необходимую работу и получают за нее оплату.

Как же можно сделать заказ на бирже фриланса? Сначала нужно зарегистрироваться на сайте биржи, то есть пройти там регистрацию. Затем можно будет разместить заказ – задание на транскрибацию.

Для своего заказа на бирже можно выбрать исполнителя – человека, который будет делать транскрибацию. Для этого необходимо, чтобы хотя бы один из потенциальных исполнителей согласился взяться за предложенную работу. Если же никто не взял заказ, то нужно менять его параметры, например, повышать цену за работу.

Оплата за выполненную работу осуществляется не напрямую исполнителю-фрилансеру, а через биржу фриланса. При размещении заказа обычно требуется пополнить счет на сумму, необходимую для выполнения транскрибации. Кроме того, может быть комиссия биржи за посредничество в виде фиксированной суммы или фиксированного процента от суммы заказа. Оплата работы проводится после ее проверки и одобрения заказчиком. Чаще всего сумма отправляется исполнителю одновременно с одобрением его работы заказчиком.

Прежде чем делать заказ, стоит прочитать правила биржи, касающиеся проверки выполненного задания, его оплаты, а также ввода и вывода денег на биржу. Вывод денег нужен, чтобы оставшиеся деньги, планировавшиеся для оплаты других заказов, могли вернуться обратно заказчику, а не остались бы навсегда на бирже.

Ниже предлагаю две известных биржи фриланса, где можно разместить заказ для перевода речи в текст с помощью фрилансера: weblancer.net и freelance.ru.

Две биржи фриланса

Расшифровка аудио и видео в текст (транскрибация) на бирже фриланса weblancer.net:

Рис. 5. (кликните для увеличения)

Биржа фриланса weblancer.net

Другая биржа, где можно заказать расшифровку аудио/видеозаписей – freelance.ru

Биржа фриланса freelance.ru
Похожие материалы: