מה זה דיבור לטקסט?
דיבור לטקסט (Speech to Text), הידוע גם בשם זיהוי דיבור אוטומטי (ASR), היא טכנולוגיה הממירה שפה מדוברת לטקסט כתוב.
דיבור לטקסט כולל זיהוי מילים מדוברות, פרשנותן והמרתן לפורמט טקסט שניתן להשתמש בו עבור יישומים שונים כמו תמלול,
פקודות קוליות או הכתבה.
מערכות דיבור לטקסט משמשות בעוזרות וירטואליות, בשירותי תמלול ובכלי נגישות כדי לעזור לאנשים ליצור אינטראקציה
עם טכנולוגיה באמצעות הקול שלהם.
איך עובדת מערכת דיבור לטקסט?
טכנולוגיית דיבור לטקסט פועלת באמצעות שילוב של עיבוד אותות, למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית.
להלן הסבר פשוט על אפליקציית דיבור לטקסט:
קלט שמע: המערכת קולטת תחילה נתוני שמע באמצעות מיקרופון.
עיבוד מקדים: השמע הנקלט עובר עיבוד מוקדם כדי להסיר רעש, לנרמל את עוצמת הקול ולשפר את הבהירות.
זה כרוך בפירוק אות האודיו לפריימים או נתחים קטנים יותר.
חילוץ תכונה: המערכת מחלצת תכונות רלוונטיות מאותות השמע, כגון תדר, גובה צליל ואנרגיה.
טכניקות נפוצות כוללות Mel Frequency Cepstral (MFCC) וספקטרוגרמות.
מידול אקוסטי: שלב זה כולל שימוש במודלים של למידת מכונה (כמו Hidden Markov Models
או Deep Neural Networks) כדי למפות את התכונות של אות האודיו לפונמות או ליחידות צליל בסיסיות.
מודל שפה: הפונמות המוכרות מועברות לאחר מכן דרך מודל שפה המנבא את המילים או הביטויים הסבירים ביותר בהתבסס
על הפונמות ומבנה השפה. מודל זה עוזר לתקן שגיאות זיהוי על ידי התחשבות בהקשר.
פענוח: המערכת מפענחת את המילים או הביטויים החזויים כדי ליצור תמליל סופי.
לאחר עיבוד: התמליל המתקבל עשוי לעבור עיבוד נוסף, כגון תיקוני פיסוק ואותיות רישיות, לפני שיוצג כפלט סופי.
מערכות מודרניות של דיבור לטקסט משתמשות לעתים קרובות בארכיטקטורות למידה עמוקה כמו רשתות עצביות חוזרות (RNN)
או מודלים של Transformer, המאפשרות זיהוי מדויק יותר וטיפול טוב יותר במבטאים, שפות והקשרים מגוונים.
