«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.
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!
Пожалуй, самая удобная программа для расшифровки текста для Windows и Mac OS, которая совмещает в себе аудиоплеер и текстовый редактор. Принцип работы очень прост – загружаете в программу аудиофайл, прослушиваете его при помощи горячих клавиш на клавиатуре (их можно назначать самому) и параллельно набираете текст. Скорость воспроизведения и громкость аудио также регулируются при помощи клавиатуры. Таким образом, ваши руки постоянно находятся на клавиатуре и отпадает необходимость использовать мышку или переключаться между разными программами. Нужно учитывать, что встроенный редактор текста не распознает ошибки и не имеет многих других привычных функций, например, переключение дефиса в тире. Однако можно пользоваться другими редакторами текста параллельно с Express Scribe, используя горячие клавиши для управления воспроизведением аудио. Программа условно бесплатная, полная стоимость: 17-50 долларов.
02. Transcriber-pro
Русскоязычная программа для Windows, которая позволяет прослушивать не только аудио, но и просматривать видеофайлы. Встроенный текстовый редактор имеет возможность проставлять временные метки и имена собеседников. Полученный текст можно импортировать в «интерактивные стенограммы», а также корректировать в рамках группового проекта. Приложение доступно только при годовой подписке, стоимость – 689 рублей в год.
03. RSplayer V1.4
Простая программа для обработки и расшифровки аудиофайлов с поддержкой горячих клавиш и возможностью набора текста в Microsoft Word. В отличие от предыдущих подобных программ, ее можно скачать бесплатно, но она нестабильно работает на новых версиях Windows.
04. Voco
Профессиональное Windows-приложение для преобразования речи в текст. Поддерживает голосовой набор в любом тестовом браузере, имеет большую коллекцию тематических словарей и не требует подключения к интернету для распознавания речи. Расширенные версии «Voco.Professional» и «Voco.Enterprise» могут работать с готовыми аудиофайлами. Единственный недостаток – высокая стоимость приложения.
05. Dragon Dictation
Бесплатное мобильное приложение для распознавания надиктованной речи. Программа умеет распознавать около 40 языков и их разновидностей, позволяет редактировать текст и отправлять его на почту, социальные сети или копировать в буфер обмена. Для работы необходимо подключение к интернету.
06. RealSpeaker
Уникальное приложение, которое способно не только распознавать аудиофайлы, но и живую речь, наговариваемую на камеру. За счет специального видеорасширения «RealSpeaker» считывает движение губ, тем самым улучшая процесс распознавания речи до 20-30% по сравнению с другими подобными алгоритмами. На данный момент приложение поддерживает 11 языков: русский, английский (американский и британский диалекты), французский, немецкий, китайский, корейский и японский, турецкий, испанский, итальянский и украинский. Программа распространяется условно бесплатно, стоимость зависит от времени подписки, бессрочная версия стоит около 2 тыс. руб.
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 подписчикам
Вариант 1. Оформи подписку на «Хакер», чтобы читать все материалы на сайте
Подписка позволит тебе в течение указанного срока читать ВСЕ платные материалы сайта. Мы принимаем оплату банковскими картами, электронными деньгами и переводами со счетов мобильных операторов.
