Распознавание Речи Windows 7 Русский

Posted on

Как добавить русский голос в экранный диктор? В одной из прошлых статей я описал как же. Он входил в состав пакета SDK, содержащего инструменты для распознавания и синтеза речи. Также он входил в операционную систему Windows 2000 (только с возможностью синтеза речи). Версия SAPI 5.1 вышла в 2001 году как составная часть Speech SDK 5.1. Эта версия входила в состав ОС Windows XP. В операционной системе Windows Vista установлена версия SAPI 5.3, а в Windows 7 — SAPI 5.4. Внимание: Поскольку большинство современных операционных систем Windows уже содержат SAPI4 или SAPI5, то устанавливать их не нужно. Однако возможны случаи, когда такая необходимость возникает.. Версия Windows: 2000, XP, Vista, 7. Русский язык: Присутствует. Украинский язык. Благодаря распознаванию речи в Windows использование клавиатуры и мыши не является. Благодаря распознаванию речи в Windows использование клавиатуры и мыши не является обязательным. Вместо этого, вы можете управлять голосом.

Обучаемые нейронные сети Microsoft теперь распознают человеческий голос так же хорошо, как и люди. В команды исследователей в области научного интеллекта Speech & Dialog сказано, что система распознавания речи теперь ошибается так же часто, как и профессиональные стенографисты. В некоторых случаях система способна совершать меньше ошибок. Во время тестов коэффициент ошибочных слов (WER) составил 5,9%, что ниже предыдущего результата 6,3%, о котором Microsoft в прошлом месяце. Это самый низкий результат из когда-либо зарегистрированных. Команда не считает это прорывом в алгоритме или данных, но в тщательной настройке существующих архитектур AI. Основная сложность заключается в том, что даже если звуковая дорожка хорошего качества и не содержит посторонних шумов, алгоритм должен бороться с разными голосами, перерывами, колебаниями и другими нюансами живой речи человека.

Чтобы проверить, насколько алгоритм способен повторить человеческие способности, Microsoft для чистоты эксперимента наняла стенографистов со стороны. У компании уже была готова правильная стенограмма аудиофайла, которая была предложен специалистам. Стенографисты работали в два этапа: сначала один человек перепечатывал аудио-фрагмент, а затем второй слушал и исправлял ошибки в расшифровке стенограммы. На основе верной стенограммы для стандартизированных тестов специалисты, расшифровывая запись разговора на конкретную тему, сработали на 5,9%, а результат расшифровки свободного диалога показал 11,3% ошибок.

После 2 000 часов обучения человеческой речи, по этим же аудиофайлам система Microsoft набрала 5,9% и 11,1% ошибок соответственно. Это означает, что компьютер теперь может распознавать слова в разговоре так, если бы он был человеком. При этом команда выполнила цель, которую поставила перед собой меньше года назад, а результат значительно превзошел ожидания. Теперь Microsoft собирается повторить такой же результат в шумной обстановке. Например, во время движения по шоссе или на вечеринке. Кроме того, компания планирует сосредоточить свое внимание на более эффективных способах помочь технологии распознавать отдельных спикеров, если они говорят одновременно, и убедиться, что AI хорошо работает с большим количеством голосов вне зависимости от возраста и акцента.

Распознавание Речи Windows 7 Русский

Реализация этих возможностей в будущем имеет решающее значение и выходит за рамки простой стенографии. Чтобы достичь таких результатов, исследователи использовали собственную разработку компании — вычислительную сеть Toolkit. Возможность этого нейросетевого инструментария быстро обрабатывать обучающие алгоритмы на нескольких компьютерах, работающих под управлением графического процессора, значительно улучшила скорость, с которой они могли производить исследования, и, в конечном счете, достичь человеческого уровня. Такой уровень точности оказался возможным благодаря использованию трех вариантов. Первой из них стала архитектура VGG, отличающаяся большим числом скрытых слоев.

По сравнению с сетями, которые использовались ранее для распознавания изображения, эта сеть применяет небольшие, более глубокие фильтры (3х3), а также использует до пяти сверточных уровней перед объединением. Вторая сеть смоделирована на архитектуре ResNet, которая добавляет магистральные соединения. Единственное отличие заключается в том, что разработчики применили пакетную нормализацию перед тем, как вычислить. Последняя сверточная сеть в списке — LACE.

Распознавание Речи Windows 7 Русский Язык Скачать

Это вариант нейронной сети с временной задержкой, в котором каждый более высокий уровень – нелинейное преобразование взвешенных сумм окон фреймов нижнего уровня. Другими словами, каждый более высокий уровень использует более широкий контекст, чем нижние уровни. Нижние уровни фокусируются на извлечении простых локальных структур, в то время как более высокие уровни извлекают более сложные структуры, которые покрывают более широкие контексты.

Это достижение является для компании еще одним шагом на пути к легкому и приятному общению с компьютером. Но до тех пор, пока компьютер не может понимать смысл того, что ему говорят, он не сможет правильно выполнить команду или ответить на вопрос.

Здесь задача намного сложнее. И она ложится в основу того, чем собирается заниматься Microsoft в ближайшие годы. Ранее в этом году Сатья Наделла говорил о том, что искусственный интеллект является «будущим компании», и его способность общаться с человеком стала краеугольным камнем.

«Следующий рубеж – это переход от признания к пониманию» — сказал Джеффри Цвейг, руководитель исследовательской группы Speech & Dialog. Несмотря на очевидный успех, между автоматической системой и работой стенографистов есть одна большая разница: она не может понимать тонкие разговорные нюансы вроде звука «э-э». Мы можем произносить данный звук непроизвольно, чтобы чем-то «забить» паузу во время обдумывания следующей мысли, которую нужно сказать. Или «э-э» может быть сигналом о том, что собеседник может продолжать говорить, как и «ага». Профессиональные стенографисты способны отличить их между собой, но эти небольшие сигналы теряются для искусственного интеллекта, который не в состоянии понять контекст, в котором был произнесен тот или иной звук. «Еще пять лет назад я бы даже подумать не мог, что мы могли бы добиться такого результата. Я просто не думал бы, что это возможно» — отметил Гарри Шам, исполнительный вице-президент, возглавляющий группу исследований искусственного интеллекта Microsoft.

Первые исследования в области распознавания речи можно отнести к 1970-м годам, когда агентство передовых оборонных исследовательских проектов США (DARPA) поставило задачу создать прорывную технологию в интересах национальной безопасности. На протяжении десятилетий большинство крупнейших ИТ-компаний и множество научно-исследовательских организаций включились в гонку. «Это достижение является кульминацией более чем двадцати лет усилий», отмечает Джеффри Цвейг. Microsoft считает, что результат работы над распознаванием речи окажет большое влияние на развитие потребительских и бизнес-продуктов компании, число которых существенно увеличится.

Новые возможности из уже существующих разработок получат, как минимум, Xbox и Cortana. Кроме того, каждый пользователь сможет воспользоваться инструментами мгновенного перевода речи в текст. Метки:. Добавить метки Пометьте публикацию своими метками Метки необходимо разделять запятой. Например: php, javascript, андронный коллайдер, задача трех тел. Долго думал, как же процент ошибок после второго этапа (правка) может быть больше, чем после первого (прослушка). Оказалось, все совсем не так, как написано в статье.

Настройка Распознавания Речи Windows 7 Русский

Это совсем другие этапы. The error rate of professional transcriptionists is 5.9% for the Switchboard portion of the data, in which newly acquainted pairs of people discuss an assigned topic, and 11.3% for the CallHome portion where friends and family members have open-ended conversations. То есть, 5.9% — расшифровка разговора на заранее заданную тему, 11.3% — свободного трепа.

Тщательнее надо! Скажем так, у меня не идеальное произношение. Более того, оно откровенно плохое.

Голосовые Функции

Даже когда я пытаюсь воспроизвести на слух слово, которое я только что прослушал в записи от носителя, получается не очень, если верить автоматическим системам распознавания. При этом, я уже что только не пробовал, в том числе и тренировался перед зеркалом по всякому вытягивая губы и язык, пародируя преподавателей с ютуба, но если человек (в контексте) распознает мое three, third, thirty, то машина — нет. Прямо-таки гарантированно не распознает.