14.07.2019

Программа Для Распознавания Речи

33

Распознавание речи работает для 80 языков. Теперь для любой программы можно встроить. Лучшая программа распознавания речи и мгновенного перевода голоса. Технологии Google.

Содержание статьи. 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. 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.

Драйверов

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.

Программа Для Распознавания Речи В Текст Скачать Бесплатно

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.

Скачивайте фильм Узревший блаженство 2010 бесплатно в хорошем качестве - Торрент трекер. Фильм торрент узревший блаженство.

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 —. 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. Коммунальные платежи цены. 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 —, 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. OS/2 Warp — система, которую мы потеряли.

Программа Для Распознавания Речи

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 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.

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.

Инструкция samsung mm n7 3. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Инструкции к планшетам Samsung файлов / шт.

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 —. 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.

VoxForge — стартовый портал для тех, кто хочет внести свой вклад в разработку открытых систем распознавания речи. 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.

Компания Google сделала подарок сторонним разработчикам — и открыла доступ к программным интерфейсам. В первое время доступ предоставляется на бесплатной основе, тарифы объявят позже. Распознавание речи работает для 80 языков. Возможно распознавание речи в прямом эфире через микрофон или аудиозаписей из файлов (вероятно, ).

Поддерживаются многочисленные форматы, в том числе FLAC, AMR и PCMU. Теперь для любой программы можно встроить, например, голосовое управление через Cloud Speech API. Система выдаёт распознанный текст мгновенно в процессе работы. Google утверждает, что Speech API достаточно точно работает даже с зашумлённым фоном, так что материал не требуется предварительно очищать, обрабатывая фильтрами или используя дорогое оборудование и микрофоны для шумоподавления. Для некоторых языков поддерживается автоматическая фильтрация нежелательного контента. Слухи об открытии интерфейсов ходили в последнее несколько недель.

Эксперты выражали мнение, что Google собирается выйти на рынок, где сейчас работает Nuance и некоторые другие компании, специализирующиеся на распознавании речи. Теперь тягаться с Google им будет тяжело, в её системе используются последние разработки в области самообучаемых нейросетей — тот же движок, что и в голосовом поиске Google и голосовом наборе с клавиатуры Google. С каждым месяцем Cloud Speech API будет распознавать текст всё точнее.

Программа Для Рисования

Новость о Cloud Speech API компания вчера на конференции. Кроме распознавания речи, теперь разработчикам открыт доступ к платформе машинного обучения. Открытие Google API для распознавания речи ударит не только по специализированным компаниям, но и по Apple, у которой голосовой помощник Siri значительно уступает нейросети Google по точности распознавания и функциональности. Метки:.

Добавить метки Пометьте публикацию своими метками Метки необходимо разделять запятой. Например: php, javascript, андронный коллайдер, задача трех тел.

Точность распознавания повышается с частотой использования: каждый раз система самообучается, в итоге по-русски она уже довольно неплохо понимает и врубается даже в иносказательные некоторые вещи! Проблема с украинским в том, что у большинства украинцев 100% в настройках интерфейса 'русский', в итоге распознавать оно будет по русскому словарю и только в случае, если что-то непонятное с точки зрения русского — начинает искать по второстепенным, в первую очередь — английский, а дальше — как повезёт. ИМХО — индивидуально она таки учитывает то, что пользователь обращается к ней на определённых языках и индивидуальный список языков составляет. Так что — переключаете настройки на 'мову' и долго и тщательно нарабатываете системе словарь: увы, но чем меньше обращений к системе на языке, тем меньше она его понимает!