Онлайн программа распознавания русской речи. Распознавание речи для чайников
Сервис SendPulse – это маркетинговый инструмент для создания подписной базы и перевода случайных посетителей вашего сайта в разряд постоянных. SendPulse объединяет на одной платформе важнейшие функции для привлечения и удержания клиентов:
● e-mail-рассылки,
● web-push,
● SMS рассылки,
● SMTP,
● рассылки в Viber,
● отправка сообщений в facebook messenger.
Рассылки email
Вы можете воспользоваться различными тарифами для ведения e-mail-рассылки, в том числе и бесплатным. Бесплатный тариф имеет ограничения: подписная база не более 2500.Первое, с чего нужно начать, при работе с сервисом e-mail рассыл ок , – это создать свою адресную книгу . Задайте заголовок и загрузите список e-mail адресов.
На SendPulse удобно создавать формы подписки в виде всплывающего окна, встроенные формы, плавающие и фиксированные в определенной части экрана. С помощью форм подписки вы соберете базу подписчиков с нуля или дополните новыми адресами свою базу.
В конструкторе форм вы можете создать именно ту форму подписки, которая наиболее полно отвечает вашим нуждам, а подсказки сервиса помогут вам справится с этой задачей. Так же возможно использование одной из доступных готовых форм.
При создании форм подписки обязательно использование e-mail с корпоративным доменом. Читайте, как .
Шаблоны сообщений помогут красиво оформить ваши письма подписчикам. Собственный шаблон писем вы можете создать в специальном конструкторе.
Авторассылки . Контент-менеджеры активно используют автоматическую рассылку . Это помогает автоматизировать процесс работы с клиентами. Создать авторассылку можно несколькими способами:
● Последовательная серия писем . Это самый простой вариант, когда вне зависимости от условий пишутся несколько писем, которые будут разосланы получателям в определенном порядке. Здесь могут быть свои варианты – серия сообщений (простая цепочка сообщений), особая дата (письма приурочены к определенным датам), триггерное письмо – письмо отправляется в зависимости от действий подписчика (открытия сообщения и пр).
● Automation360 – рассылка с определенными фильтрами и условиями, а также с учетом конверсий.
● Готовые цепочки по шаблону. Вы можете создать серию писем по заданному шаблону или видоизменить шаблон и подстроить его под свои нужды.
А/B тестирование поможет провести эксперимент по различным вариантам отправки серии писем и определить наилучший вариант по открытиям или переходам.
Отправка Push уведомлений
Push-рассылки – это подписка в окне браузера, это своего рода замена rss-подпискам. Технологии web-push стремительно вошли в нашу жизнь, и уже сложно найти сайт, который не использует для привлечения и удержания клиентов пуш-рассылки. Скрипт запроса на , вы можете отправлять письма, как вручную, так и создать авторассылки, создав серию писем или собрав данные с RSS. Второй вариант подразумевает, что после появления новой статьи на вашем сайте, автоматически будет рассылаться уведомление об этом вашим подписчикам с кратким анонсом.
Новинка от Send Pulse – теперь вы можете монетизировать сайт с помощью Push-уведомлений, встраивая в них рекламные объявления. По достижении 10$ каждый понедельник осуществляются выплаты на одну из платежных систем – Visa/mastercard, PayPal или Webmoney.
Push -сообщения на сервисе абсолютно бесплатны. Оплата берется только за White Label – рассылки без упоминания сервиса SendPulse, но если вам не мешает логотип сервиса, то вы можете пользоваться пушами бесплатно без ограничений.
SMTP
Функция SMTP защищает вашу рассылку от попадания в черный список за счет использования белых IP адресов. Технологии криптографической подписи DKIM и SPF, которые используются в рассылках SendPulse, повышают доверие к рассылаемым письмам, благодаря чему ваши письма реже будут попадать в спам или блэк-лист.Боты Facebook Messenger
Facebook чат-бот находится на этапе бета-тестирования. Вы можете подключить его к своей странице и рассылать сообщения подписчикам.Отправка SMS
Через сервис SendPulse легко отправлять-рассылки по базе телефонных номеров. Вначале вам нужно создать адресную книгу с перечнем телефонных номеров. Для этого выберите раздел “Адресная книга”, создайте новую адресную книгу, загрузите номера телефонов. Теперь вы можете создать СМС-рассылку по данной базе. Цена СМС рассылки варьирует в зависимости от операторов связи получателей и составляют в среднем от 1,26 рубля до 2,55 рублей за 1 отправленное СМС.Партнерская программа
SendPulse реализует партнерскую программу, в рамках которой зарегистрированный пользователь по вашей ссылке, который оплатил тариф принесет вам 4000 рублей. Приглашенный же пользователь получает скидку 4000 рублей на первые 5 месяцев использования сервиса.) на реальном Hello World примере управления домашней техникой.
Почему именно домашней техникой? Да потому что благодаря такому примеру можно оценить ту скорость и точность
, которой можно добиться при использовании полностью локального
распознавания речи без серверов типа Google ASR
или Яндекс SpeechKit
.
К статье я также прилагаю все исходники программы и саму сборку под Android .
С чего вдруг?
Наткнувшись недавно на , я задал вопрос автору, почему для своей программы он захотел использовать именно серверное распознавание речи (по моему мнению, это было излишним и приводило к некоторым проблемам). На что получил встречный вопрос о том, не мог бы я поподробней описать применение альтернативных способов для проектов, где нет необходимости распознавать что угодно, а словарь состоит из конечного набора слов. Да еще и с примером практического применения…Зачем нам что-то еще кроме Яндекса и Google?
В качестве того самого «практического применения» я выбрал тему голосового управления умным домом .Почему именно такой пример? Потому что на нем можно увидеть те несколько преимуществ полностью локального распознавания речи перед распознаванием с использованием облачных решений. А именно:
- Скорость - мы не зависим от серверов и поэтому не зависим от их доступности, пропускной способности и т.п. факторов
- Точность - наш движок работает только с тем словарем, который интересует наше приложение, повышая тем самым качество распознавания
- Стоимость - нам не придется платить за каждый запрос к серверу
- Голосовая активация - как дополнительный бонус к первым пунктам - мы можем постоянно «слушать эфир», не тратя при этом свой трафик и не нагружая сервера
Примечание
Сразу оговорюсь, что эти преимущества можно считать преимуществами только для определенного класса проектов
, где мы точно заранее знаем
, каким словарем и какой грамматикой будет оперировать пользователь. То есть, когда нам не надо распознать произвольный текст (например, СМС сообщение, либо поисковый запрос). В обратном случае без облачного распознавания не обойтись.
Так Android же умеет распознавать речь без интернета!
Да-да… Только на JellyBean. И только с полуметра, не более. И это распознавание - это та же диктовка, только с использованием гораздо меньшей модели. Так что управлять ею и настраивать ее мы тоже не можем. И что она вернет нам в следующий раз - неизвестно. Хотя для СМС-ок в самый раз!Что будем делать?
Будем реализовывать голосовой пульт управления домашней техникой, который будет работать точно и быстро, с нескольких метров и даже на дешевом тормозном хламе очень недорогих Android смартфонах, планшетах и часах.
Логика будет простой, но очень практичной. Активируем микрофон и произносим одно или несколько названий устройств. Приложение их распознает и включает-выключает их в зависимости от текущего состояния. Либо получает от них состояние и произносит его приятным женским голосом. Например, текущая температура в комнате.
Вариантов практического применения масса
Утром, не открывая глаз, хлопнули ладонью по экрану смартфона на тумбочке и командуем «Доброе утро!» - запускается скрипт, включается и жужжит кофеварка, раздается приятная музыка, раздвигаются шторы.
Повесим по дешевому (тысячи по 2, не более) смартфону в каждой комнате на стенке. Заходим домой после работы и командуем в пустоту «Умный дом! Свет, телевизор!» - что происходит дальше, думаю, говорить не надо.
Транскрипции
Грамматика описывает то, что может говорить пользователь . Для того, чтобы Pocketsphinx знал, как он это будет произносить, необходимо для каждого слова из грамматики написать, как оно звучит в соответствующей языковой модели. То есть транскрипцию каждого слова. Это называется словарь .
Транскрипции описываются с помощью специального синтаксиса. Например:
умный uu m n ay j
дом d oo m
В принципе, ничего сложного. Двойная гласная в транскрипции обозначает ударение. Двойная согласная - мягкую согласную, за которой идет гласная. Все возможные комбинации для всех звуков русского языка .
Понятно, что заранее описать все транскрипции в нашем приложении мы не можем, потому что мы не знаем заранее тех названий, которые пользователь даст своим устройствам. Поэтому мы будем гененрировать «на лету» такие транскрипции по некоторым правилам русской фонетики. Для этого можно реализовать вот такой класс PhonMapper , который сможет получать на вход строчку и генерировать для нее правильную транскрипцию.
Голосовая активация
Это возможность движка распознавания речи все время «слушать эфир» с целью реакции на заранее заданную фразу (или фразы). При этом все другие звуки и речь будут отбрасываться. Это не то же самое, что описать грамматику и просто включить микрофон. Приводить здесь теорию этой задачи и механику того, как это работает, я не буду. Скажу лишь только, что недавно программисты, работающие над Pocketsphinx, реализовали такую функцию, и теперь она доступна «из коробки» в API.Одно стоит упомянуть обязательно. Для активационной фразы нужно не только указать транскрипцию, но и подобрать подходящее значение порога чувствительности . Слишком маленькое значение приведет к множеству ложных срабатываний (это когда вы не говорили активационную фразу, а система ее распознает). А слишком высокое - к невосприимчивости. Поэтому данная настройка имеет особую важность. Примерный диапазон значений - от 1e-1 до 1e-40 в зависимости от активационной фразы .
Активация по датчику приближения
Эта задача специфична именно для нашего проекта и напрямую к распознаванию не имеет отношения. Код можно увидеть прямо в главной активности .
Она реализует SensorEventListener
и в момент приближения (значение сенсора меньше максимального) включает таймер, проверяя после некоторой задержки, перекрыт ли до сих пор датчик. Это сделано для исключения ложных срабатываний.
Когда датчик снова не перекрыт, мы останавливаем распознавание, получая результат (см описание далее).
Запускаем распознование
Pocketsphinx предоставляет удобный API для конфигурирования и запуска процесса распознавания. Это классы SppechRecognizer и SpeechRecognizerSetup .Вот как выглядит конфигурация и запуск распознавания:
PhonMapper phonMapper = new PhonMapper(getAssets().open("dict/ru/hotwords")); Grammar grammar = new Grammar(names, phonMapper); grammar.addWords(hotword); DataFiles dataFiles = new DataFiles(getPackageName(), "ru"); File hmmDir = new File(dataFiles.getHmm()); File dict = new File(dataFiles.getDict()); File jsgf = new File(dataFiles.getJsgf()); copyAssets(hmmDir); saveFile(jsgf, grammar.getJsgf()); saveFile(dict, grammar.getDict()); mRecognizer = SpeechRecognizerSetup.defaultSetup() .setAcousticModel(hmmDir) .setDictionary(dict) .setBoolean("-remove_noise", false) .setKeywordThreshold(1e-7f) .getRecognizer(); mRecognizer.addKeyphraseSearch(KWS_SEARCH, hotword); mRecognizer.addGrammarSearch(COMMAND_SEARCH, jsgf);
Здесь мы сперва копируем все необходимые файлы на диск (Pocketpshinx требует наличия на диске аккустической модели, грамматики и словаря с транскрипциями). Затем конфигурируется сам движок распознавания. Указываются пути к файлам модели и словаря, а также некоторые параметры (порог чувствительности для активационной фразы). Далее конфигурируется путь к файлу с грамматикой, а также активационная фраза.
Как видно из этого кода, один движок конфигурируется сразу и для грамматики, и для распознавания активационной фразы. Зачем так делается? Для того, чтобы мы могли быстро переключаться между тем, что в данный момент нужно распознавать. Вот как выглядит запуск процесса распознавания активационной фразы:
MRecognizer.startListening(KWS_SEARCH);
А вот так - распозанвание речи по заданной грамматике:
MRecognizer.startListening(COMMAND_SEARCH, 3000);
Второй аргумент (необязательный) - количество миллисекунд, после которого распознавание будет автоматически завершаться, если никто ничего не говорит.
Как видите, можно использовать только один движок для решения обеих задач.
Как получить результат распознавания
Чтобы получить результат распознавания, нужно также указать слушателя событий, имплементирующего интерфейс RecognitionListener .У него есть несколько методов, которые вызываются pocketsphinx-ом при наступлении одного из событий:
- onBeginningOfSpeech - движок услышал какой-то звук, может быть это речь (а может быть и нет)
- onEndOfSpeech - звук закончился
- onPartialResult - есть промежуточные результаты распознавания. Для активационной фразы это значит, что она сработала. Аргумент Hypothesis
- onResult - конечный результат распознавания. Этот метод будет вызыван после вызова метода stop у SpeechRecognizer . Аргумент Hypothesis содержит данные о распознавании (строка и score)
Реализуя тем или иным способом методы onPartialResult и onResult, можно изменять логику распознавания и получать окончательный результат. Вот как это сделано в случае с нашим приложением:
@Override public void onEndOfSpeech() { Log.d(TAG, "onEndOfSpeech"); if (mRecognizer.getSearchName().equals(COMMAND_SEARCH)) { mRecognizer.stop(); } } @Override public void onPartialResult(Hypothesis hypothesis) { if (hypothesis == null) return; String text = hypothesis.getHypstr(); if (KWS_SEARCH.equals(mRecognizer.getSearchName())) { startRecognition(); } else { Log.d(TAG, text); } } @Override public void onResult(Hypothesis hypothesis) { mMicView.setBackgroundResource(R.drawable.background_big_mic); mHandler.removeCallbacks(mStopRecognitionCallback); String text = hypothesis != null ? hypothesis.getHypstr() : null; Log.d(TAG, "onResult " + text); if (COMMAND_SEARCH.equals(mRecognizer.getSearchName())) { if (text != null) { Toast.makeText(this, text, Toast.LENGTH_SHORT).show(); process(text); } mRecognizer.startListening(KWS_SEARCH); } }
Когда мы получаем событие onEndOfSpeech, и если при этом мы распознаем команду для выполнения, то необходимо остановить распознавание, после чего сразу будет вызван onResult.
В onResult нужно проверить, что только что было распознано. Если это команда, то нужно запустить ее на выполнение и переключить движок на распознавание активационной фразы.
В onPartialResult нас интересует только распознавание активационной фразы. Если мы его обнаруживаем, то сразу запускаем процесс распознавания команды. Вот как он выглядит:
Private synchronized void startRecognition() {
if (mRecognizer == null || COMMAND_SEARCH.equals(mRecognizer.getSearchName())) return;
mRecognizer.cancel();
new ToneGenerator(AudioManager.STREAM_MUSIC, ToneGenerator.MAX_VOLUME).startTone(ToneGenerator.TONE_CDMA_PIP, 200);
post(400, new Runnable() {
@Override
public void run() {
mMicView.setBackgroundResource(R.drawable.background_big_mic_green);
mRecognizer.startListening(COMMAND_SEARCH, 3000);
Log.d(TAG, "Listen commands");
post(4000, mStopRecognitionCallback);
}
});
}
Здесь мы сперва играем небольшой сигнал для оповещения пользователя, что мы его услышали и готовы к его команде. На это время микрофон долже быть выключен. Поэтому мы запускаем распознавание после небольшого таймаута (чуть больше, чем длительность сигнала, чтобы не услышать его эха). Также запускается поток, который остановит распознавание принудительно, если пользователь говорит слишком долго. В данном случае это 3 секунды.
Как превратить распознанную строку в команды
Ну тут все уже специфично для конкретного приложения. В случае с нагим примером, мы просто вытаскиваем из строчки названия устройств, ищем по ним нужное устройство и либо меняем его состояние с помощью HTTP запроса на контроллер умного дома, либо сообщаем его текущее состояние (как в случае с термостатом). Эту логику можно увидеть в классе Controller .Как синтезировать речь
Синтез речи - это операция, обратная распознаванию. Здесь наоборот - нужно превратить строку текста в речь, чтобы ее услышал пользователь.В случае с термостатом мы должны заставить наше Android устройство произнести текущую температуру. С помощью API TextToSpeech это сделать довольно просто (спасибо гуглу за прекрасный женский TTS для русского языка):
Private void speak(String text) {
synchronized (mSpeechQueue) {
mRecognizer.stop();
mSpeechQueue.add(text);
HashMap
Скажу наверное банальность, но перед процессом синтеза нужно обязательно отключить распознавание
. На некоторых устройствах (например, все самсунги) вообще невозсожно одновременно и слушать микрофон, и что-то синтезировать.
Окончание синтеза речи (то есть окончание процесса говорения текста синтезатором) можно отследить в слушателе:
Private final TextToSpeech.OnUtteranceCompletedListener mUtteranceCompletedListener = new TextToSpeech.OnUtteranceCompletedListener() { @Override public void onUtteranceCompleted(String utteranceId) { synchronized (mSpeechQueue) { mSpeechQueue.poll(); if (mSpeechQueue.isEmpty()) { mRecognizer.startListening(KWS_SEARCH); } } } };
В нем мы просто проверяем, нет ли еще чего-то в очереди на синтез, и включаем распозанвание активационной фразы, если ничего больше нет.
И это все?
Да! Как видите, быстро и качественно распознать речь прямо на устройстве совсем несложно, благодаря наличию таких замечательных проектов, как Pocketsphinx. Он предоставляет очень удобный API, который можно использовать в решении задач, связанных с распознаванием голосовых команд.В данном примере мы прикрутили распознавание к вполне кокрентной задаче - голосовому управлению устройствами умного дома
. За счет локального распознавания мы добились очень высокой скорости работы и минимизировали ошибки.
Понятно, что тот же код можно использовать и для других задач, связанных с голосом. Это не обязательно должен быть именно умный дом.
Добавить метки
В «Фейсбуке» нам задали вопрос:
«Для работы с текстом мне нужно расшифровать 3 часа диктофонной записи. Пробовал загрузить аудиофайл с картинкой в YouTube и воспользоваться их расшифровщиком текста, но получается какая-то абракадабра. Подскажите, как можно решить это технически? Спасибо!
Александр Коновалов»
Александр, простое техническое решение есть – но результат будет зависеть исключительно от качества вашей записи. Поясню, о каком качестве речь.
За последние годы технологии распознавания русской речи сильно продвинулись вперед. Процент ошибок распознавания снизился до такого уровня, что иной текст стало проще «наговорить» в специальном мобильном приложении или интернет-сервисе, откорректировав вручную отдельные «очепятки» – чем целиком набирать весь текст на клавиатуре.
Но, чтобы искусственный интеллект системы распознавания смог проделать свою работу – пользователь должен проделать свою. А именно: говорить в микрофон четко и размеренно, избегать сильных фоновых шумов, по возможности использовать стереогарнитуру или выносной микрофон, прикрепленный к петлице (для качества распознавания важно, чтобы микрофон все время находился на одном расстоянии от губ, а вы сами говорили с одинаковой громкостью). Естественно, чем выше класс аудиоустройства – тем лучше.
Несложно придерживаться этих условий, если вы, вместо того, чтобы обращаться к интернет-сервису распознавания речи напрямую, применяете в качестве промежуточного устройства-посредника диктофон. К слову, такой «персональный секретарь» особенно незаменим, когда у вас нет доступа к онлайну. Естественно, лучше использовать хотя бы недорогой профессиональный диктофон, нежели записывающее устройство, встроенное в дешевый mp3-плеер или смартфон. Это даст гораздо больше шансов «скормить» полученные записи сервису распознавания речи.
Сложно, но можно уговорить соблюдать эти правила собеседника, у которого вы берете интервью (еще один совет: если у вас нет в комплекте выносного микрофона на прищепке – хотя бы держите диктофон рядом с собеседником, а не с собой).
А вот «законспектировать» на нужном уровне в автоматическом режиме конференцию или семинар – дело, на мой взгляд, практически нереальное (ведь вы не сможете контролировать речь спикеров и реакцию слушателей). Хотя достаточно интересный вариант: превращение в текст профессионально записанных аудиолекций и аудиокниг (если на них не накладывалась фоновая музыка и шумы).
Будем надеяться, что качество вашей диктофонной записи – достаточно высокое, чтобы ее удалось расшифровать в автоматическом режиме .
Если же нет – практически при любом качестве записи вы сможете провести расшифровку в полуавтоматическом режиме .
Кроме того, в ряде ситуаций наибольшую экономию времени и сил вам принесет, как ни парадоксально, расшифровка в ручном режиме . Точнее, тот ее вариант, который сам я использую уже с десяток лет. 🙂
Итак, по порядку.
1. Автоматическое распознавание речи
Многие советуют расшифровывать диктофонные записи на YouTube. Но этот метод заставляет пользователя тратить время на этапе загрузки аудиофайла и фоновой картинки, а затем – в ходе очистки итогового текста от меток времени. Между тем, это время несложно сэкономить. 🙂
Вы можете распознавать аудиозаписи прямо со своего компьютера, воспользовавшись возможностями одного из интернет-сервисов, работающих на движке распознавания Google (рекомендую Speechpad.ru или Speechlogger.com). Все, что нужно – проделать маленький трюк: вместо вашего голоса, воспроизводимого с микрофона, перенаправить на сервис аудиопоток, воспроизводимый вашим компьютерным проигрывателем.
Этот трюк называется программным стерео микшером (его обычно применяют для записи музыки на компьютере или ее трансляции с компьютера в интернет).
Стерео микшер входил в состав Windows XP – но был удален разработчиками из более поздних версий этой операционной системы (говорят, в целях защиты авторских прав: чтобы геймеры не воровали музыку из игр и т.п.). Однако стерео микшер нередко поставляется вместе с драйверами аудиокарт (например, карт Realtec, встраиваемых в материнскую плату). Если вы не найдете стерео микшер на своем ПК с помощью предлагаемых ниже скриншотов – попробуйте переустановить аудиодрайверы с CD-диска, который шел в комплекте с материнской платой – либо с сайта ее производителя.
Если и это не поможет – установите на компьютер альтернативную программу. Например – бесплатный VB-CABLE Virtual Audio Device : использовать его рекомендует владелец вышеупомянутого сервиса Speechpad.ru.
Первым шагом вы должны отключить для использования в режиме записи микрофон и включить вместо него стерео микшер (либо виртуальный VB-CABLE).
Для этого нажмите по иконке громкоговорителя в правом нижнем углу (возле часов) – либо выберите раздел «Звук» в «Панели управления». Во вкладке «Запись» открывшегося окна щелкните правой кнопкой мыши и поставьте птички напротив пунктов «Показать отключенные устройства» и «Показать отсоединенные устройства». Нажмите правой кнопкой по иконке микрофона и выберите пункт «Отключить» (вообще, отключите все устройства, отмеченные зеленым значком).
Нажмите правой кнопкой по иконке стерео микшера и выберите пункт «Включить». На иконке появится зеленый значок, что будет означать, что стерео микшер стал устройством по умолчанию.
Если вы решили использовать VB-CABLE – то тем же способом включите его во вкладке «Запись».
А также – во вкладке «Воспроизведение».
Второй шаг. Включите аудиозапись в любом проигрывателе (если нужно расшифровать аудиодорожку видеоролика – можно запустить и видеопроигрыватель). Параллельно загрузите в браузере Chrome сервис Speechpad.ru и нажмите в нем кнопку «Включить запись». Если запись достаточно высокого качества, вы увидите, как сервис на глазах превращает речь в осмысленный и близкий к оригиналу текст. Правда, без знаков препинания, которые вам придется расставить самостоятельно.
В качестве аудиопроигрывателя советую использовать AIMP, о котором будет подробнее рассказано в третьей подглавке. Сейчас лишь отмечу, что этот плеер позволяет замедлить запись без искажений речи, а также исправить некоторые другие погрешности. Это может несколько улучшить распознавание не слишком качественной записи. (Иногда даже советуют предварительно подвергать плохие записи обработке в профессиональных программах редактирования звука. Однако, на мой взгляд, это слишком трудоемкая задача для большинства пользователей, которые гораздо быстрее наберут текст вручную. 🙂)
2. Полуавтоматическое распознавание речи
Тут все просто. Если запись некачественная и распознавание «захлебывается» либо сервис выдает слишком много ошибок – помогите делу сами, «встроившись» в цепочку: «аудиоплеер – диктор – система распознавания».
Ваша задача: прослушивать в наушниках записанную речь – и параллельно надиктовывать ее через микрофон интернет-сервису распознавания. (Естественно, вам не нужно, как в предыдущем разделе, переключаться в списке записывающих устройств с микрофона на стерео микшер или виртуальный кабель). А в качестве альтернативы упоминавшимся выше интернет-сервисам можете использовать смартфонные приложения вроде бесплатной «Яндекс.Диктовки» либо функцию диктовки в iPhone с операционной системой iOS 8 и выше.
Отмечу, что в полуавтоматическом режиме вы имеете возможность сразу диктовать знаки препинания, расставлять которые в автоматическом режиме сервисы пока не способны.
Если у вас получится диктовать синхронно с воспроизведением записи на плеере – предварительная расшифровка займет практически столько же времени, сколько и сама запись (не считая последующих затрат времени на исправление орфографических и грамматических ошибок). Но даже работа по схеме: «прослушать фразу – надиктовать – прослушать фразу – надиктовать», – может вам дать неплохую экономию времени по сравнению с традиционным набором текста.
В качестве аудиоплеера рекомендую использовать тот же AIMP. Во-первых, с его помощью вы можете замедлить воспроизведение до скорости, на которой вам будет комфортно работать в режиме синхронной диктовки. Во-вторых, этот плеер умеет возвращать запись на заданное количество секунд: это бывает необходимо, чтобы лучше расслышать неразборчивую фразу.
3. Расшифровка диктофонной записи в ручном режиме
Вы можете установить на практике, что слишком быстро устаете от диктовки в полуавтоматическом режиме. Или делаете вместе с сервисом слишком много ошибок. Или, благодаря навыкам быстрого набора, гораздо легче создаете готовый исправленный текст на клавиатуре, чем с помощью диктовки. Или ваш диктофон, микрофон на стереогарнитуре, аудиокарта не обеспечивают приемлемое для сервиса качество звука. А может, у вас просто нет возможности диктовать вслух в своем рабочем или домашнем офисе.
Во всех этих случаях вам поможет мой фирменный способ расшифровки вручную (прослушиваете запись в AIMP – набираете текст в Word). С его помощью вы превратите запись в текст быстрее, чем это сделают многие профессиональные журналисты, чья скорость набора на клавиатуре аналогична вашей! При этом вы потратите гораздо меньше, чем они, сил и нервов. 🙂
Из-за чего, в основном, теряются силы и время в ходе расшифровки аудиозаписей традиционным способом? Из-за того, что пользователь совершает очень много лишних движений.
Пользователь постоянно протягивает руку то к диктофону, то к клавиатуре компьютера. Остановил воспроизведение – набрал прослушанный отрывок в текстовом редакторе – снова включил воспроизведение – отмотал неразборчивую запись назад – и т.д., и т.п.
Использование обычного программного плеера на компьютере мало облегчает процесс: пользователю приходится постоянно сворачивать/разворачивать Word, останавливать/запускать плеер, да еще елозить туда-сюда слайдером плеера, чтобы найти неразборчивый фрагмент, а затем вернуться к последнему прослушанному месту в записи.
Чтобы сократить эти и другие потери времени, специализированные IT-компании разрабатывают программные и аппаратные транскрайберы. Это достаточно дорогие решения для профессионалов – тех же журналистов, судебных стенографистов, следователей и т.д. Но, собственно, для наших целей требуются только две функции:
- возможность замедлить воспроизведение диктофонной записи без ее искажения и понижения тона (замедлить скорость воспроизведения позволяют многие плееры – но, увы, при этом человеческий голос превращается в монструозный голос робота, который сложно воспринимать на слух продолжительное время);
- возможность остановить запись или откатить ее на заданное количество секунд и вернуть обратно, не останавливая набор текста и не сворачивая окно текстового редактора.
В свое время я протестировал десятки аудиопрограмм – и нашел лишь два доступных платных приложения, отвечающих этим требованиям. Приобрел одно из них. Поискал еще немного для своих дорогих читателей 🙂 – и нашел замечательное бесплатное решение – проигрыватель AIMP , которым сам пользуюсь до сих пор.
«Войдя в настройки AIMP, найдите раздел Глобальные клавиши и перенастройте Стоп/Пуск на клавишу Эскейп (Esc). Поверьте, это наиболее удобно, поскольку не придется задумываться и палец не попадет случайно на другие клавиши. Пункты «Немного перейти назад» и «Немного перейти вперед» настройте, соответственно, на клавиши Ctrl + клавиши курсора назад/вперед (у вас на клавиатуре есть четыре клавиши со стрелками – выберите две из них). Эта функция нужна, чтобы заново прослушать последний фрагмент или перейти немного вперед.
Затем, вызвав эквалайзер, вы можете уменьшить значения «Скорость» и «Темп» – и увеличить значение «Питч». При этом Вы заметите, что скорость воспроизведения замедлится, но высота голоса (если хорошо подберете значение «Питч») – не изменится. Подберите эти два параметра так, чтобы вы практически синхронно успевали набирать текст, лишь изредка останавливая его.
Когда все будет настроено, набор будет занимать у вас меньше времени, и руки будут уставать меньше. Вы сможете расшифровывать аудиозапись спокойно и комфортно, практически не отрывая пальцев от набора текста на клавиатуре».
Могу только добавить к сказанному, что, если запись не очень качественная – вы можете попытаться улучшить ее воспроизведение, экспериментируя с другими настройками в «Менеджере звуковых эффектов» AIMP.
А количество секунд, на которое вам будет наиболее удобно перемещаться по записи назад или вперед с помощью горячих клавиш – установите в разделе «Плеер» окна «Настройки» (которое можно вызвать нажатием горячих клавиш «Ctrl + P»).
Желаю сэкономить побольше времени на рутинных задачах – и плодотворно использовать его для главных дел! 🙂 И не забудьте включить микрофон в списке записывающих устройств, когда соберетесь поговорить по скайпу! 😉
3 способа расшифровки диктофонной записи: распознавание речи, диктовка, ручной режим
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!
Загрузка...