Разработка pwa с поддержкой распознавания лица и голоса

Как работать с голосовым набором в Ворде?

Помимо ранее рассмотренных расширений и сервисов, существует несколько полезных программ, которые вы можете установить на свой компьютер. Некоторые из них также поддерживаются мобильными устройствами и планшетами. В частности, это касается приложения для голосового ввода текста в Word.

Как набирать текст в Ворде голосом? Ранее мы упоминали о таком онлайн сервисе, как Dictate

Именно о нем пойдет речь в данном случае, но, что немаловажно, используя Майкрософт Офис Ворд, вы можете оцифровывать устную речь в текст без наличия доступа к интернету

Как воспользоваться этой возможностью? Для начала вам необходимо установить программу Диктейт, после чего перезагрузить Майкрософт Офис. После этого зайдите в настройки и активируйте указанное дополнение. Если все прошло успешно, то соответствующий значок появится в интерфейсе сервисов Аутлук, Павер Поинт и непосредственно в программе Ворд.

Таким образом, мы сделали обзор самых лучших и популярных на сегодняшний день сервисов, поддерживающих функцию голосового ввода. Они очень легки в использовании, к тому же работа с ними занимает намного меньше времени, чем самостоятельный набор текста на компьютере или мобильном устройстве. Разобраться с принципом функционирования конкретного дополнения или программы легко, но если вас не устроит работа того или иного сервиса, вы всегда успеете заменить его более удобным и подходящим для вас приложением.

Плюсы и минусы набора при помощи голоса

Плюсы:

• Благодаря этим приложениям, фрилансеры могут хорошо подзаработать, занимаясь транскрибацией. Множество заданий такого рода можно найти на бирже Work-zilla, – это излюбленное место новичков в удалённой работе. Вам только остаётся включить программу и чуть позже подкорректировать текст в Word.
• Экономия времени и сил.
• Отличная находка для людей с ограниченными возможностями.
• Для творческих людей выше предложенные сервисы – палочка-выручалочка, все идеи можно быстро записать, просто озвучив голосом, чтобы не забыть.

К сожалению, существуют и минусы при работе с данными сервисами:

• Если в помещении, где вы надиктовываете, есть посторонние звуки, то распознавание слов и словосочетаний в разы ухудшается.
• Многие приложения, работающие онлайн, доступны только в браузере Google Chrome.
• После набора нужно уделить время на редактирование и корректировку текста.
• Необходимо иметь качественный чувствительный микрофон.
• Желательно иметь хорошую дикцию, чтобы уменьшить риск возникновения ошибок.

«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 Android и iOS), 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.

Классификация систем распознавания речи

Системы распознавания речи классифицируются:

• по размеру словаря (ограниченный набор слов, словарь большого размера);
• по зависимости от диктора (дикторозависимые и дикторонезависимые системы);
• по типу речи (слитная или раздельная речь);
• по назначению (системы диктовки, командные системы);
• по используемому алгоритму (нейронные сети, скрытые Марковские модели, динамическое программирование);
• по типу структурной единицы (фразы, слова, фонемы, дифоны, аллофоны);
• по принципу выделения структурных единиц (распознавание по шаблону, выделение лексических элементов).

Для систем автоматического распознавания речи, помехозащищённость обеспечивается, прежде всего, использованием двух механизмов:

• Использование нескольких, параллельно работающих, способов выделения одних и тех же элементов речевого сигнала на базе анализа акустического сигнала;
• Параллельное независимое использование сегментного (фонемного) и целостного восприятия слов в потоке речи.

Методы и алгоритмы распознавания речи

«… очевидно, что алгоритмы обработки речевого сигнала в модели восприятия речи должны использовать ту же систему понятий и отношений, которой пользуется человек.»

Сегодня системы распознавания речи строятся на основе принципов признания[кем?]форм распознавания[неизвестный термин]. Методы и алгоритмы, которые использовались до сих пор, могут быть разделены на следующие большие классы:

Классификация методов распознавания речи на основе сравнения с эталоном.

Динамическое программирование — временные динамические алгоритмы (Dynamic Time Warping).

Контекстно-зависимая классификация.
При её реализации из потока речи выделяются отдельные лексические элементы — фонемы и аллофоны, которые затем объединяются в слоги и морфемы.

• Методы дискриминантного анализа, основанные на Байесовской дискриминации (Bayesian discrimination);
• Скрытые Марковские модели (Hidden Markov Model);
• Нейронные сети (Neural networks).

Архитектура систем распознавания

Типичная[источник не указан 1994 дня] архитектура статистических систем автоматической обработки речи.

• Модуль шумоочистки и отделение полезного сигнала.
• Акустическая модель — позволяет оценить распознавание речевого сегмента с точки зрения схожести на звуковом уровне. Для каждого звука изначально строится сложная статистическая модель, которая описывает произнесение этого звука в речи.
• Языковая модель — позволяют определить наиболее вероятные словесные последовательности. Сложность построения языковой модели во многом зависит от конкретного языка. Так, для английского языка, достаточно использовать статистические модели (так называемые N-граммы). Для высокофлективных языков (языков, в которых существует много форм одного и того же слова), к которым относится и русский, языковые модели, построенные только с использованием статистики, уже не дают такого эффекта — слишком много нужно данных, чтобы достоверно оценить статистические связи между словами. Поэтому применяют гибридные языковые модели, использующие правила русского языка, информацию о части речи и форме слова и классическую статистическую модель.
• Декодер — программный компонент системы распознавания, который совмещает данные, получаемые в ходе распознавания от акустических и языковых моделей, и на основании их объединения, определяет наиболее вероятную последовательность слов, которая и является конечным результатом распознавания слитной речи.

Этапы распознавания

1. Обработка речи начинается с оценки качества речевого сигнала. На этом этапе определяется уровень помех и искажений.
2. Результат оценки поступает в модуль акустической адаптации, который управляет модулем расчета параметров речи, необходимых для распознавания.
3. В сигнале выделяются участки, содержащие речь, и происходит оценка параметров речи. Происходит выделение фонетических и просодических вероятностных характеристик для синтаксического, семантического и прагматического анализа. (Оценка информации о части речи, форме слова и статистические связи между словами.)
4. Далее параметры речи поступают в основной блок системы распознавания — декодер. Это компонент, который сопоставляет входной речевой поток с информацией, хранящейся в акустических и языковых моделях, и определяет наиболее вероятную последовательность слов, которая и является конечным результатом распознавания.

Признаки эмоционально окрашенной речи в системах распознавания

Основные понятия, которые характеризуют параметры речи человека, связанные с формой, размерами, динамикой изменения речеобразующего тракта и описывающие эмоциональное состояния человека, можно разделить на четыре группы объективных признаков, позволяющих различать речевые образцы: спектрально-временные, кепстральные, амплитудно-частотные и признаки нелинейной динамики. Рассмотрим подробнее каждую группу признаков:

Спектрально-временные признаки

Спектральные признаки:

• Среднее значение спектра анализируемого речевого сигнала;
• Нормализованные средние значения спектра;
• Относительное время пребывания сигнала в полосах спектра;
• Нормализованное время пребывания сигнала в полосах спектра;
• Медианное значение спектра речи в полосах;
• Относительная мощность спектра речи в полосах;
• Вариация огибающих спектра речи;
• Нормализованные величины вариации огибающих спектра речи;
• Коэффициенты кросскорреляции спектральных огибающих между полосами спектра.

Временные признаки:

• Длительность сегмента, фонемы;
• Высота сегмента;
• Коэффициент формы сегмента.

Спектрально-временные признаки характеризуют речевой сигнал в его физико-математической сущности исходя из наличия компонентов трех видов:

1. периодических (тональных) участков звуковой волны;
2. непериодических участков звуковой волны (шумовых, взрывных);
3. участков, не содержащих речевых пауз.

Кепстральные признаки

• Мел-частотные кепстральные коэффициенты;
• Коэффициенты линейного предсказания с коррекцией на неравномерность чувствительности человеческого уха;
• Коэффициенты мощности частоты регистрации;
• Коэффициенты спектра линейного предсказания;
• Коэффициенты кепстра линейного предсказания.

Амплитудно-частотные признаки

• Интенсивность, амплитуда
• Энергия
• Частота основного тона (ЧОТ)
• Формантные частоты
• Джиттер (jitter) — дрожание частотная модуляция основного тона (шумовой параметр);
• Шиммер (shimmer) — амплитудная модуляция на основном тоне (шумовой параметр);
• Радиальная базисная ядерная функция
• Нелинейный оператор Тигер

Признаки нелинейной динамики

• Отображение Пуанкаре;
• Рекуррентный график;
• Максимальный характеристический показатель Ляпунова — Эмоциональное состояние человека, которому соответствует определенная геометрия аттрактора (фазовый портрет);
• Фазовый портрет (аттрактор);
• Размерность Каплана-Йорка — количественная мера эмоционального состояния человека, от «спокойствия» до «гнева» (деформация и последующее смещение спектра речевого сигнала).

Параметры качества речи

Параметры качества речи по цифровым каналам можно определить по таким параметрам, как: слоговая разборчивость речи, фразовая разборчивость речи, качество речи по сравнению с качеством речи эталонного тракта и качеству речи в реальных условиях работы.

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.

Только так можно будет получить безукоризненный текст без ошибок.

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.

ListNote Перевод речи в текст заметки

Поддерживается русский язык, но не работает распознавание речи без подключения к интернету.

Первая настройка, которую приложение предлагает выбрать – это обычная светлая или трендовая темная тема. После этого можно приступать непосредственно к работе. Вверху окна нажмите синюю кнопку «Распознавание речи» и начинайте говорить. Текст появляется после распознавания с минимальной задержкой.

В приложении распознаются знаки препинания, даже команда “двоеточие” пишется как : , а не как слово.

К этому приложению в Google Play был оставлен интересный отзыв об его использовании:

«Перед сном рассказываю дочке сказки, сочиняю на ходу. Хочу издать сборник. С утра сложно вспомнить детали, а записывать аудио не удобно. Приложение ListNote выручило. Редактировать, конечно, многое приходится, это нормально. Плюс можно сразу на Яндекс диск отправлять. Хоть сейчас в печать ))»

# Класс микрофона

Теперь вместо использования аудиофайла в качестве источника вы будете использовать системный микрофон по умолчанию. Вы можете получить к нему доступ, создав экземпляр класса Microphone.

123

Если в вашей системе нет микрофона по умолчанию, или вы хотите использовать микрофон, отличный от стандартного, вам нужно будет указать, какой из них использовать, указав индекс устройства. Вы можете получить список имен микрофонов, вызвав статический метод list_microphone_names() класса Microphone.

123456789101112

Обратите внимание, что ваш вывод может отличаться от приведенного выше примера. Индекс устройства микрофона — это индекс его имени в списке, возвращаемом функцией list_microphone_names()

Например, учитывая вышеприведенный вывод, если вы хотите использовать микрофон с именем «front», который имеет индекс 3 в списке, вы должны создать экземпляр микрофона, например:

Индекс устройства микрофона — это индекс его имени в списке, возвращаемом функцией list_microphone_names(). Например, учитывая вышеприведенный вывод, если вы хотите использовать микрофон с именем «front», который имеет индекс 3 в списке, вы должны создать экземпляр микрофона, например:

12

Тем не менее, для большинства проектов вы, вероятно, захотите использовать системный микрофон по умолчанию.

Использование listen() для ввода с микрофона

Теперь, когда у вас есть готовый экземпляр Microphone, пришло время захватить некоторые данные.

Как и класс AudioFile, Microphone является контекстным менеджером. Вы можете захватить ввод с микрофона, используя метод listen() класса Recognizer внутри блока with. Этот метод принимает источник звука в качестве первого аргумента и записывает ввод от источника до тех пор, пока не будет обнаружена тишина.

12

Как только вы выполните блок with, попробуйте сказать «привет» в свой микрофон. Подождите, пока приглашение переводчика не отобразится снова. Как только будете готовы распознать речь добавьте:

1

Если запрос не возвращается, ваш микрофон, скорее всего, воспринимает слишком много окружающего шума. Вы можете прервать процесс с помощью , чтобы вернуть ваше приглашение.

Чтобы обрабатывать окружающий шум, вам нужно использовать метод класса Recognizer, как вы это делали, когда пытались разобраться в шумном аудиофайле. Поскольку ввод с микрофона гораздо менее предсказуем, чем ввод из аудиофайла, рекомендуется делать это каждый раз, когда вы слушаете вход с микрофона.

123

После запуска приведенного выше кода, подождите секунду, пока метод сделает свое дело, затем попробуйте сказать «привет» в микрофон. Опять же, вам придется немного подождать, пока переводчик предложит вернуться, прежде чем попытаться распознать речь.

анализирует источник звука в течение одной секунды. Если это кажется вам слишком длинным, не стесняйтесь изменить его с помощью аргумента продолжительности ключевого слова.

Документация рекомендует использовать продолжительность не менее 0.5 секунд. В некоторых случаях вы можете обнаружить, что длительность, превышающая значение по умолчанию в одну секунду, приводит к лучшим результатам. Минимальное значение, которое вам нужно, зависит от окружающей среды микрофона. К сожалению, эта информация обычно неизвестна во время разработки. Длительность по умолчанию в одну секунду подходит для большинства приложений.

Обработка неузнаваемой речи

Попробуйте набрать предыдущий пример кода и сделать несколько неразборчивых шумов в микрофон. Вы должны получить что-то вроде этого в ответ:

12345

Аудио, которое не может быть сопоставлено с текстом API, вызывает исключение . Вы должны всегда заключать вызовы API в блоки и , чтобы обработать это исключение.

ПРИМЕЧАНИЕ

Возможно, вам придется приложить больше усилий, чем вы ожидаете, чтобы получить исключение. API работает очень усердно, чтобы транскрибировать любые звуки. Даже короткие ворчания были расшифрованы как слова «как» для меня. Кашель, хлопки в ладоши и щелчки языка постоянно поднимали бы исключение.

Лучшее программное обеспечение для распознавания голоса для Google Docs: Google Docs Voice Typing

Google Docs Voice Typing — это бесплатный инструмент, который можно найти в текстовом редакторе Google Docs. Говорите в микрофон вашего компьютера, и программа переведет ваши слова в текст на экране. Вы также можете использовать команды для навигации по документам и их редактирования. Google Docs Voice Typing хорош для пользователей Google Docs, которые хотят получить бесплатное решение без излишеств для диктовки без помощи рук.

Google Docs Voice Typing Ценообразование

Google Docs Voice Typing поставляется бесплатно с Google Docs. Все, что вам нужно сделать, это открыть Google Docs с помощью настольной версии веб-браузера Chrome, и вы можете использовать встроенный микрофон вашего компьютера для диктовки. Это похоже на другие инструменты распознавания голоса, которые также являются бесплатными дополнениями.

Функции голосового набора документов Google Docs

Голосовой ввод Google Docs позволяет диктовать и редактировать файлы Google Docs без помощи рук. Программное обеспечение работает с любой настольной версией Google Chrome и позволяет вам как диктовать текст, так и перемещаться по документам с помощью голосовых команд. Это также позволяет голосовую диктовку на 62 разных языках.

Функции голосового набора документов Google включают в себя:

диктант

Как следует из названия, Google Docs Voice Typing позволяет создавать документы, не касаясь клавиатуры. Вы также можете редактировать свои документы, произнося такие слова, как «выбрать абзац» или «курсив», чтобы отформатировать контент так, как вы этого хотите. Это мощная функция, превосходящая только Dragon. Google Docs Voice Typing хорош для пользователей, которым нужна мощная голосовая диктовка в сочетании с мощным приложением для обработки текста.

автоматизация

Google Docs Voice Typing не такой умный помощник, как Google Assistant. Таким образом, он не может взаимодействовать с другими приложениями или предоставлять вам информацию о трафике. В отличие от Dragon, вы можете диктовать только файлы Google Docs. Это программное обеспечение лучше всего подходит для пользователей, которым подходит голосовой помощник для автоматизации их повседневной работы.

точность

Google Docs Voice Typing очень точный. Он даже понял нашу диктовку, несмотря на сильный фоновый шум. Это впечатляет для бесплатного решения, но все же не так точно, как Dragon. Эта платформа намного лучше справляется с пониманием естественной речи и неправильных произношений. Тем не менее, Google Docs Voice Typing хорош для тех, кто хочет диктовать без помощи рук, который понимает естественную речь.

Языковая поддержка

Программное обеспечение поддерживает 62 языка, включая испанский, французский, немецкий, японский и корейский. Это намного больше, чем у Dragon, который является дорогим продуктом, который поддерживает только до шести языков. Google Docs Голосовая печать идеально подходит для многоязычных пользователей, которым нужна мощная диктовка на разных языках.

Чего не хватает в Google Docs Voice?

Google Docs Voice Typing работает только с собственным текстовым процессором компании. Кроме того, он позволяет только печатать и редактировать текст в этой программе. Если вы хотите диктовать слова во многих различных программах, а также контролировать функциональность вашего ПК, то вам стоит попробовать Dragon. Этот сервис дает вам полный контроль над использованием вашего компьютера, а также возможность диктовать в Microsoft Word.

Что пользователи думают о Google Docs Voice Typing

Документы Google популярны среди бизнес-пользователей, и многие ценят возможность диктовать программное обеспечение и работать без помощи рук. Пользователи сообщают, что точность диктовки в целом хорошая, а опечаток мало. Имея это в виду, есть много жалоб на отсутствие телефонной линии поддержки для Документов Google.

Где найти Google Docs Voice Typing

Google Docs Voice Typing — это бесплатный инструмент для одного из самых популярных текстовых процессоров на рынке. Он предоставляет возможность создавать, редактировать и форматировать документы по своему усмотрению. Проверьте Документы Google, нажав на ссылку ниже.

Посетите Google

Как работает Speech-to-Text

Когда голосовой запрос поступает в систему, она воспринимает это как сигналы, которые плавно переходят друг в друга без четких границ. Распознавание речи — это процесс восстановления того, что было сказано, по этим сигналам.

Обычно этот процесс делится на несколько этапов:

1. Анализ сигнала. Компьютер отправляет полученный запрос на сервер, где он очищается от шумов и помех. После этого запись сжимается: делится на фрагменты длиной 25 миллисекунд. Каждый фрагмент пропускается через акустическую модель, которая определяет, какие именно звуки были произнесены, для последующего распознавания.
2. Распознавание сигнала. Эталонные произношения, которые хранятся в акустической модели, сравниваются с каждым речевым фрагментом записи. Система с помощью машинного обучения подбирает варианты произнесенных слов и их контекст и собирает из звуков предполагаемые слова.
3. Преобразование сигнала в текст. После этого, используя языковую модель, система определяет порядок слов и подбирает нераспознанные слова по контексту. Полученная информация поступает декодер, который объединяет данные от акустической и языковой моделей и преобразует их в текст с наиболее вероятной последовательностью слов.

Transcribe — Speech to Text (iOS)

Transcribe – iOS / iPad-ассистент для перевода голоса в текст в реальном времени. Приложение также умеет расшифровывать аудио из видео источника. Это полезно, в частности, если нужно извлечь субтитры из youtube ролика.  

Ключевые особенности и функции Transcribe:

• Автоматический перевод голосовых заметок (voice memo) в простой текст;
• Полноценная поддержка около 100 языков;
• Импорт / экспорт расшифровки в текстовый редактор или облако Dropbox;
• Экспорт субтитров в формате SRT.

3 часа расшифровки доступны бесплатно каждый месяц, после чего вступают в силу тарифы: $4.99 за 1 час перевода в текст, $29.99 за 10 часов и так далее, по нарастающей. Приложение доступно только для iOS, Android-версии у “голосового блокнота” нет.