Электронные деньги 

Программа распознавания английской речи. Расшифровка диктофонной записи в ручном режиме

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.

Да только воз и ныне там.
И.А. Крылов. Басня «Лебедь, Щука и Рак»

Две главные задачи машинного распознавания речи — достижение гарантированной точности при ограниченном наборе команд хотя бы для одного фиксированного голоса и независящее от дикции распознавание произвольной слитной речи с приемлемым качеством — не решены до сих пор, несмотря на длительную историю их разработки. Более того, существуют сомнения в принципиальной возможности решения обеих задач, поскольку даже человек не всегда может стопроцентно распознать речь собеседника.

огда-то писателям-фантастам возможность обычного разговора с компьютером казалась столь очевидной и естественной, что первые вычислительные машины, лишенные голосового интерфейса, воспринимались как нечто неполноценное.

Казалось бы, почему не заняться решением этой проблемы программно, с использованием «умных» компьютеров? Ведь и производители подобных продуктов вроде бы имеются, и мощность компьютеров непрерывно растет, и технологии совершенствуются. Однако успехи в области автоматического распознавания речи и преобразования ее в текст, похоже, находятся на том же уровне, что и 20-40 лет назад. Помнится, еще в середине 90-х годов компания IBM уверенно заявила о наличии такого рода инструментов в OS/2, а чуть позже и Microsoft подключилась к внедрению подобных технологий. Пыталась заниматься распознаванием речи и компания Apple, но в начале 2000 года она официально объявила об отказе от этого проекта. Продолжают работать в этой области компании IBM (Via Voice) и Philips, причем функцию распознавания речи IBM не только встраивала в свою операционную систему OS/2 (ныне уже канувшую в лету), но и до сих пор выпускает в качестве отдельного продукта. Пакет для распознавания слитной речи Via Voice (http://www-306.ibm.com/software/voice/viavoice) от IBM отличался тем, что с самого начала даже без обучения распознавал до 80% слов. При обучении же вероятность правильного распознавания повышалась до 95%, а к тому же параллельно с настройкой программы на конкретного пользователя происходило освоение будущим оператором навыков работы с системой. Сейчас ходят слухи о том, что подобные новации будут реализованы и в составе Windows XP, хотя глава и основатель корпорации Билл Гейтс неоднократно заявлял, что считает речевые технологии еще не готовыми для массового применения.

Когда-то американская компания Dragon Systems создала, наверное, первую коммерческую систему распознавания речи — Naturally Speaking Preferred, которая работала еще в 1982 году на IBM PC (даже не XT!). Правда, эта программа больше напоминала игру и с тех пор никаких серьезных подвижек компания так и не сделала, а к 2000 году и вовсе разорилась, причем ее последняя версия Dragon Dictate Naturally Speaking была продана компании Lernout&Hauspie Speech Products (L&H), являвшейся тоже одним из лидеров в области систем и методов распознавания и синтеза речи (Voice Xpress). L&H, в свою очередь, тоже дошла до банкротства с распродажей активов и имущества (к слову сказать, Dragon Systems была продана почти за 0,5 млрд. долл., а L&H — уже за 10 млн., так что своими масштабами в этой области впечатляет не прогресс, а регресс!). Технологии L&H и Dragon Systems перешли к компании ScanSoft, которая занималась до этого распознаванием оптических образов (в ее ведении сегодня находятся некоторые известные программы распознавания печатного текста типа OmniPage), но там, похоже, этим никто серьезно не занимается.

Российская компания Cognitive Technologies, достигнувшая значительных успехов в области распознавания символов, сообщила в 2001 году о совместном проекте с Intel по созданию систем распознавания русской речи — для Intel был подготовлен речевой корпус русского языка RuSpeech. Собственно, RuSpeech представляет собой речевую базу данных, которая содержит фрагменты непрерывной русской речи с соответствующими текстами, фонетической транскрипцией и дополнительной информацией о дикторах. Cognitive Technologies ставила перед собой цель создать «дикторонезависимую» систему распознавания непрерывной речи, а речевой интерфейс состоял из системы сценария диалога, синтеза речи по тексту и системы распознавания речевых команд.

Однако на деле до настоящего времени программ для реального распознавания речи (да еще и на русском языке) практически не существует, и созданы они будут, очевидно, не скоро. Более того, даже обратная распознаванию задача — синтез речи, что, казалось бы, значительно проще распознавания, до конца так и не решена. Любая синтезированная речь воспринимается человеком хуже, чем живая, причем это особенно заметно при передаче по каналу телефонной связи, то есть как раз там, где она сегодня наиболее востребована.

«Ну все, тебе конец», — сказал Иван Царевич, глядя прямо в глаза третьей голове Змея Горыныча. Она растерянно посмотрела на две другие. Те в ответ злорадно ухмыльнулись.

Анекдот

1997 году выход на коммерческий рынок знаменитого «Горыныча» (по существу адаптации программы Dragon Dictate Naturally Speaking, проведенной силами малоизвестной до того времени российской компании White Group, официального дистрибьютора Dragon Systems) стал своеобразной сенсацией. Программа казалась вполне работоспособной, а ее цена представлялась весьма умеренной. Однако время идет, «Горынычи» меняют интерфейсы и версии, но никаких ценных свойств не приобретают. Может быть, ядро Dragon Naturally Speaking было как-то настроено на особенности англоязычной речи, но даже после последовательной замены драконьей головы на три головы «Горыныча» оно дает не более 30-40% распознавания среднего уровня лексики, причем при тщательном проговаривании. Да и кому это вообще нужно? Как известно, по заявлениям разработчиков компаний Dragon Systems, IBM и Lernout&Hauspie, их программы при непрерывной диктовке были способны правильно распознавать до 95% текста, но ведь и они давно уже не выпускаются, ибо известно, что для комфортной работы точность распознавания необходимо довести до 99%. Надо ли говорить, что для завоевания подобных высот в реальных условиях требуются, мягко говоря, немалые усилия.

Кроме того, программа требует длительного периода тренировки и настройки под конкретного пользователя, очень капризна к оборудованию, более чем чувствительна к интонации и скорости произнесения фраз, так что возможности ее обучения распознаванию различных голосов сильно различаются.

Впрочем, может, кто-нибудь и приобретет этот пакет в качестве некой продвинутой игрушки, но пальцам, уставшим от работы с клавиатурой, это никак не поможет, пусть даже производители «Горыныча» утверждают, что скорость ввода речевого материала и трансформации его в текст составляет 500-700 знаков в минуту, что недоступно даже для нескольких опытных машинисток, если сложить скорость их работы.

При ближайшем рассмотрении новой версии этой программы ничего путного извлечь из нее нам так и не удалось. Даже после длительного «обучения» программы (а стандартный словарь нам вообще не помог) оказалось, что диктовка по-прежнему должна осуществляться строго по словам (то есть после каждого слова нужно делать паузу) и слова нужно произносить отчетливо, что не всегда характерно для речи. Конечно, «Горыныч» — это модификация англоязычной системы, а для английского иной подход просто немыслим, но говорить в такой манере по-русски показалось нам особенно неестественным. К тому же в процессе обычного разговора на любом языке интенсивность звука практически никогда не падает до нуля (в этом можно убедиться по спектрограммам), а ведь распознавать диктовку текстов общей тематики, выполняемую в манере слитной речи, коммерческие программы научились уже лет 5-10 назад.

Система ориентирована в первую очередь на ввод, но содержит средства, позволяющие исправить неверно услышанное слово, для чего «Горыныч» предлагает список вариантов. Можно поправить текст и с клавиатуры, что, кстати, постоянно и приходится делать. С клавиатуры вводятся и слова, отсутствующие в словаре. Помнится, в прежних версиях утверждалось, что чем чаще вы диктуете, тем больше система привыкает к вашему голосу, но ни тогда, ни сейчас мы этого что-то не заметили. Нам даже показалось, что работать с программой «Горыныч» по-прежнему сложнее, чем, например, обучать попугая разговаривать, а из новинок версии 3.0 можно отметить только более «попсовый» мультимедийный интерфейс.

Одним словом, проявление прогресса в этой области только одно: из-за увеличения мощности компьютера совершенно пропала временная задержка между произнесением слова и отображением его письменного варианта на экране, а число правильных попаданий, увы, не увеличилось.

Анализируя возможности программы, мы все больше склоняемся к мнению специалистов, что лингвистический анализ текста — обязательная стадия процесса автоматического ввода под диктовку. Без этого современное качество распознавания не может быть достигнуто, да и многие эксперты связывают перспективы речевых систем именно с дальнейшим развитием содержащихся в них лингвистических механизмов. Как следствие, речевые технологии делаются все более зависимыми от того языка, с которым они работают. А это значит, во-первых, что распознавание, синтез и обработка русской речи являются тем делом, заниматься которым должны именно российские разработчики, а во-вторых, только специализированные отечественные продукты, изначально ориентированные именно на русский язык, смогут по-настоящему решить ту задачу. Правда, здесь следует отметить, что отечественные специалисты петербургского «Центра речевых технологий» (ЦРТ) считают, что создание собственной системы диктовки в нынешних российских условиях не окупится.

Прочие игрушки

ока технологии распознавания речи российскими разработчиками успешно применяются в основном в интерактивных обучающих системах и играх вроде «Мой говорящий словарь», Talk to Me или «Профессор Хиггинс», созданных фирмой «ИстраСофт». Используются они для контроля произношения у изучающих английский язык и аутентификации пользователя. Развивая программу «Профессор Хиггинс», сотрудники «ИстраСофт» научились членить слова на элементарные сегменты, которые соответствуют звукам речи и не зависят ни от диктора, ни от языка (прежде системы распознавания речи не производили такой сегментации, а наименьшей единицей для них было слово). При этом выделение фонем из потока слитной речи, их кодирование и последующее восстановление происходит в режиме реального времени. Указанная технология распознавания речи нашла довольно остроумное применение — она позволяет существенно сжимать файлы с диктофонными записями или речевыми сообщениями. Способ, предложенный фирмой «ИстраСофт», допускает сжатие речи в 200 раз, причем при сжатии менее чем в 40 раз качество речевого сигнала практически не ухудшается. Интеллектуальная обработка речи на уровне фонем перспективна не только как способ сжатия, но и как шаг на пути к созданию нового поколения систем распознавания речи, ведь теоретически машинное распознавание речи, то есть ее автоматическое представление в виде текста, как раз и является крайней степенью сжатия речевого сигнала.

Сегодня фирма «ИстраСофт» помимо обучающих программ предлагает на своем сайте (http://www.istrasoft.ru/user.html) и программы для сжатия/проигрывания звуковых файлов, а также демонстрационную программу голосонезависимого распознавания команд русского языка Istrasoft Voice Commander.

Казалось бы, теперь для того, чтобы создать основанную на новой технологии систему распознавания, осталось сделать совсем немного…

), которая работает в этой области с 1990 года, похоже, добилась определенных успехов. ЦРТ имеет в своем арсенале целый набор программных и аппаратных средств, предназначенных для шумоочистки и для повышения качества звуковых, и в первую очередь речевых, сигналов — это компьютерные программы, автономные устройства, платы (DSP), встраиваемые в устройства каналов записи или передачи речевой информации (мы уже писали об этой фирме в статье «Как улучшить разборчивость речи?» в № 8’2004). «Центр речевых технологий» известен как разработчик средств шумоподавления и редактирования звука: Clear Voice, Sound Cleaner, Speech Interactive Software, Sound Stretcher и др. Специалисты фирмы принимали участие в восстановлении аудиоинформации, записанной на борту затонувшей подлодки «Курск» и на потерпевших катастрофы воздушных судах, а также в расследовании ряда уголовных дел, для которых требовалось установить содержание фонограмм речи.

Комплекс шумоочистки речи Sound Cleaner представляет собой профессиональный набор программно-аппаратных средств, предназначенных для восстановления разборчивости речи и для очищения звуковых сигналов, записанных в сложных акустических условиях или передаваемых по каналам связи. Этот действительно уникальный программный продукт предназначен для шумоочистки и повышения качества звучания живого (то есть поступающего в реальном времени) или записанного звукового сигнала и может помочь в повышении разборчивости и текстовой расшифровке низкокачественных речевых фонограмм (в том числе архивных), записанных в сложных акустических условиях.

Естественно, Sound Cleaner эффективнее работает в отношении шумов и искажений звука известной природы, таких как типовые шумы и искажения каналов связи и звукозаписи, шумы помещений и улиц, работающих механизмов, транспортных средств, бытовой техники, голосового «коктейля», медленной музыки, электромагнитных наводок систем питания, компьютерной и другой техники, эффектов реверберации и эха. В принципе, чем равномернее и «регулярнее» шум, тем успешнее этот комплекс с ним справится.

Однако при двухканальном съеме информации Sound Cleaner существенно снижает влияние шумов любого типа — например, он имеет методы двухканальной адаптивной фильтрации, предназначенные для подавления как широкополосных нестационарных помех (таких как речь, радио или телетрансляция, шумы зала и т.д.), так и периодических (вибрации, сетевые наводки и т.п.). Эти методы основаны на том, что при выделении полезного сигнала используется дополнительная информация о свойствах помехи, представленная в опорном канале.

Коль скоро мы говорим о распознавании речи, то нельзя не упомянуть о другой разработке ЦРТ — семействе компьютерных транскрайберов, которые, к сожалению, пока еще не являются программами автоматического распознавания речи и преобразования ее в текст, а скорее представляют собой компьютерные цифровые магнитофоны, управляемые из специализированного текстового редактора. Данные устройства предназначены для повышения скорости и улучшения комфортности документирования звукозаписей устной речи при подготовке сводок, протоколов совещаний, переговоров, лекций, интервью, их также применяют в безбумажном делопроизводстве и во многих других случаях. Транскрайберы отличаются простотой и удобством в использовании и доступны даже для непрофессиональных операторов. При этом скорость работы по набору текста возрастает в два-три раза у профессиональных операторов, печатающих вслепую, а у непрофессионалов — в пять-десять раз! Кроме того, значительно уменьшается механический износ магнитофона и ленты, если речь идет об аналоговом источнике. К тому же у компьютерных транскрайберов существует интерактивная возможность сверки набранного текста и соответствующего звукового трека. Связь текста и речи устанавливается автоматически и позволяет в набранном тексте при подведении курсора к исследуемой части текста мгновенно автоматически находить и прослушивать соответствующие звуковые фрагменты речевого сигнала. Повышения разборчивости речи можно добиться здесь как путем замедления скорости воспроизведения без искажения тембра голоса, так и путем многократного повторения неразборчивых фрагментов в режиме кольца.

Разумеется, гораздо проще реализовать программу, способную распознавать только ограниченный, небольшой набор управляющих команд и символов. Это, например, могут быть цифры от 0 до 9 в телефоне, слова «да»/«нет» и односложные команды вызова нужных абонентов и т.д. Такие программы появились самыми первыми и уже давно применяются в телефонии для голосового набора номера или выбора абонента.

Точность распознавания, как правило, повышается при предварительной настройке на голос конкретного пользователя, причем этим способом можно добиться распознавания речи даже тогда, когда у говорящего имеется дефект дикции или акцент. Все вроде бы хорошо, но заметные успехи в этой области видны только в том случае, если предполагается индивидуальное применение оборудования или ПО одним или несколькими пользователями, в крайнем случае, для каждого из которых создается свой индивидуальный «профиль».

Короче говоря, несмотря на все достижения последних лет, средства для распознавания слитной речи все еще допускают большое количество ошибок, нуждаются в длительной настройке, требовательны к аппаратной части и к квалификации пользователя и отказываются работать в зашумленных помещениях, хотя последнее важно как для шумных офисов, так и для мобильных систем и эксплуатации в условиях телефонной связи.

Однако распознавание речи, как и машинный перевод с одного языка на другой, относится к так называемым культовым компьютерным технологиям, к которым проявляется особое внимание. Интерес к данным технологиям постоянно подогревается бесчисленными произведениями писателей-фантастов, поэтому неизбежны постоянные попытки создать такой продукт, который должен соответствовать нашим представлениям о технологиях завтрашнего дня. И даже те проекты, которые по своей сути ничего собой не представляют, часто бывают коммерчески вполне успешны, так как потребителя живо интересует сама возможность подобных реализаций, даже независимо от того, сможет ли он применить ее на практике.

Обновлено: Понедельник, Июль 31, 2017

Какое отношение имеет полу фантастическая идея разговора с компьютером к профессиональной фотографии? Почти никакого, если вы не поклонник идеи бесконечного развития всего технического окружения человека. Представьте на минуту, что вы отдаете голосом приказы своему фотоаппарату изменить фокусное расстояние и сделать коррекцию экспозиции на пол ступени в плюс. Дистанционное управление камерой уже реализовано, но там нужно молча нажимать на кнопки, а тут слышащий фотик!

Стало традицией приводить в пример голосового общения человека с ЭВМ какой- либо фантастический фильм, ну хоть бы «Космическая одиссея 2001» режиссера Стэнли Кубрика. Там бортовой компьютер не только ведет осмысленный диалог с астронавтами, но умеет читать по губам как глухой. Другими словами, машина научилась распознавать человеческую речь без ошибок. Возможно, кому-то дистанционное голосовое управление фотокамерой покажется лишним, но многим бы понравилось такая фраза «Сними нас, крошка» и снимок всей семьи на фоне пальмы готов.

Ну, вот и я отдал дань традиции, слегка пофантазировал. Но, говоря от души, эта статья писалась трудно, а началось все с подарка в виде смартфона с ОС «Андроид 4». Эта модель HUAWEI U8815 имеет небольшой сенсорный экран в четыре дюйма и экранную клавиатуру. Набирать на ней несколько непривычно, но оказалось это и не особенно нужно. (image01)

1. Распознание голоса в смартфоне на ОС «Андроид»

Осваивая новую игрушку, я заметил графическое изображение микрофона в строке поиска Google и на клавиатуре в «Заметках». Ранее мне было не интересно, что этот символ обозначает. Разговоры я вел в Skype , а письма набирал на клавиатуре. Так поступает большинство пользователей Интернета. Но как потом мне объяснили, в поисковик Google был добавлен голосовой поиск на русском языке и появились программы, позволяющие диктовать короткие сообщения при использовании браузера «Chrome» .

Я произнес фразу из трех слов, программа их определила и показала в ячейке с синим фоном. Тут было чему удивиться, потому что все слова были написаны правильно. Если нажать на эту ячейку, то фраза появляется в текстовом поле андроид-блокнота. Так еще пару фраз наговорил и отправил сообщение помощнику по SMS.


2. Краткая история программ распознания голоса.

Для меня не было открытием, что современные достижения в области управления голосом позволяют отдавать команды бытовой технике, автомобилю, роботу. Командный режим был представлен в прошлых версиях Windows, OS/2 и Mac OS. Мне встречались программы-говорилки, но что с них пользы? Возможно, это моя особенность, что говорить мне проще, чем печатать на клавиатуре, а на сотовом телефоне я вообще не могу ничего набрать. Приходится записывать контакты на ноутбуке с нормальной клавиатурой и передавать по USB кабелю. Но чтобы просто говорить в микрофон и компьютер сам набирал текст без ошибок – это для меня было мечтой. Атмосферу безнадежности поддерживали дискуссии на форумах. В них везде была такая печальная мысль:

«Однако на деле до настоящего времени программ для реального распознавания речи (да еще и на русском языке) практически не существует, и созданы они будут, очевидно, не скоро. Более того, даже обратная распознаванию задача - синтез речи, что, казалось бы, значительно проще распознавания, до конца так и не решена». (КомпьютерПресс №12, 2004г.)

«Нормальных программ распознавания речи (не только русской) по сию пору нет, поскольку задача изрядно трудна для компьютера. А хуже всего то, что механизм распознавания слов человеком так и не осознан, поэтому не от чего отталкиваться при создании программ-распознавалок». (Еще одно обсуждение на форуме).

При этом обзоры англоязычных программ ввода текста голосом указывали на явные успехи. Например, IBM ViaVoice 98 Executive Edition имела базовый словарь в 64000 слов и возможность добавления такого же количества своих слов. Процент распознания слов без тренировки программы был около 80% и при последующей работе с конкретным пользователем доходил до 95%.

Из программ распознания русского языка стоит отметить «Горыныч» – дополнение к англоязычной Dragon Dictate 2.5. Про поиски, а потом «битву с пятью Горынычами» я расскажу во второй части обзора. Первым я нашел «английского Дракона».

3. Программа распознания слитной речи «Dragon Naturally Speaking»

Современная версия программы фирмы «Nuance» оказалась у моей давнишней знакомой по Минскому институту иностранных языков. Она ее привезла из заграничной поездки, а купила, думая, что та сможет быть «компьютерным секретарем». Но что-то не пошло, и программа осталась на ноутбуке почти забытая. По причине отсутствия сколь-нибудь внятного опыта мне пришлось ехать к своей знакомой самому. Все это длительное вступление необходимо для правильного понимания выводов, которые я сделал.

Полное название первого моего дракона звучало так: . Программа на английском и все в ней понятно даже без руководства. Первым шагом необходимо создать профиль конкретного пользователя для определения особенностей звучания слов в его исполнении. Что я и сделал – важен возраст говорящего, страна, особенности произношения. Мой выбор таков: возраст 22–54 года, английский UK, произношение стандартное. Далее идет несколько окон, в которых вы настраиваете свой микрофон. (image04)

Следующий этап у серьезных программ распознания речи – тренировка под особенности произношения конкретного человека. Вам предлагается выбрать характер текста: мой выбор – краткая инструкция по диктовке, но можно «заказать» и юмористический рассказ.

Суть этого этапа работы с программой предельно проста – в окошке выводится текст, над ним желтая стрелочка. При правильном произнесении стрелочка перемещается по фразам, а внизу идет полоса прогресса тренировки. Английский разговорный был мной изрядно позабыт, так что продвигался я с трудом. Время также было ограничено – компьютер ведь не мой и пришлось тренировку прервать. Но подруга сказала, что проходила тест менее чем за полчаса. (image05)

Отказавшись от адаптации программой моего произношения, я перешел в основное окно и запустил встроенный текстовой редактор. Говорил отдельные слова из каких-то текстов, что нашел на компьютере. Те слова, что произнес правильно, программа напечатала, те, что плохо сказал, заменила чем-то «английским». Произнеся команду «стереть строку» по-английски четко – программа ее выполнила. Значит, команды я читаю правильно, и программа распознает их без предварительной тренировки.

Но мне было важно, как этот «дракон» пишет по-русски. Как вы поняли из предыдущего описания, при тренировке программы можно выбрать только английский текст, русского там попросту нет. Понятно, что и натренировать распознание русской речи не получится. На следующем фото можно увидеть, какую фразу набрала прога при произнесении русского слова «Привет». (image06)

Итог общения с первым драконом получился слегка комичным. Если внимательно почитать текст на официальном сайте, то можно увидеть английскую «специализацию» этого программного продукта. Кроме того, при загрузке мы читаем в окне программы «English». Так зачем это все было нужно. Понятно, что виноваты форумы и слухи…

Но есть и полезный опыт. Моя знакомая попросила посмотреть состояние ее ноутбука. Как-то медленно он стал работать. Это не удивительно – системный раздел имел только 5% свободного места. Удаляя ненужные программы я увидел, что официальная версия занимала более 2,3 Гб. Эта цифра нам пригодится позже. (image. 07)



Распознание русской речи, как оказалось, было задачей нетривиальной. В Минске мне удалось найти у знакомого «Горыныча». Диск он долго искал в своих старых завалах и, по его словам, это официальное издание. Установилась прога мгновенно, и я узнал, что в ее словаре есть 5000 русских слов плюс 100 команд и 600 английских слов плюс 31 команда.

Вначале нужно настроить микрофон, что я сделал. Потом открыл словарь и добавил слово «проверка» ибо его не оказалось в словаре программы. Старался говорить четко, монотонно. Наконец, открыл программу «Горыныч Про 3,0», включил режим диктовки и получил вот такой список «близких по звучанию слов». (image. 09)

Полученный результат меня озадачил, ведь он явно отличался в худшую сторону от работы андроид-смартфона, и я решил попробовать другие программы из «интернет-магазина Google Chrome» . А разбираться со «змеями-горынычами» отложил на потом. Мне показалось это откладывание действием в исконно русском духе

5. Возможности компании Google по работе с голосом

Для работы с голосом на обычном компьютере с OS Windows вам понадобится установить браузер Google Chrome . Если вы в нем работаете в Интернете, то внизу справа можно нажать на ссылку магазина программного обеспечения. Там совершенно бесплатно я нашел две программы и два расширения для голосового ввода текста. Программы называются «Голосовой блокнот» и «Войснот – голос в текст» . После установки их можно найти на закладке «Приложения» вашего браузера «Хром» . (image. 10)

Расширения называются «Google Voice Search Hotword (Beta) 0.1.0.5» и «Голосовой ввод текста — Speechpad.ru 5.4» . После установки их можно будет выключить или удалить на вкладке «Расширения» . (image. 11)

VoiceNote . На вкладке приложения в браузере «Хром» дважды щелкните иконку программы. Откроется диалоговое окно как на картинке ниже. Нажав на значке микрофона, вы говорите в микрофон короткие фразы. Программа передает ваши слова на сервер по распознанию речи и набирает текст в окне. Все слова и фразы, показанные на иллюстрации, были набраны с первого раза. Очевидно, что этот способ работает только при активном подключении к Интернету. (image. 12)

Голосовой блокнот . Если запустить программу на вкладке приложений, то откроется новая вкладка Интернет страницы Speechpad.ru . Там есть подробная инструкция, как пользоваться этой службой и компактная форма. Последняя показана на иллюстрации ниже. (image. 13)

Голосовой ввод текста позволяет заполнять текстовые поля Интернет страниц голосом. Для примера я вышел на свою страницу «Google+» . В поле ввода нового сообщения щелкнул правой кнопкой мыши и выбрал пункт «SpeechPad» . Окрашенное в розовый цвет окно ввода говорит, что можно диктовать ваш текст. (image. 14)

Google Voice Search позволяет производить поиск голосом. При установке и активации этого расширения в строке поиска появляется символ микрофона. Когда вы его нажмете, появится символ в большом красном круге. Просто скажите поисковую фразу и она появится в результатах поиска. (image. 15)

Важное замечание: для работы микрофона с расширениями «Хром» вам нужно разрешить доступ к микрофону в настройках браузера. По умолчанию в целях безопасности он запрещен. Пройдите в Настройки→Личные данные→Настройки контента . (Для доступа ко всем настройкам в конце списка щелкните Показать дополнительные настройки) . Откроется диалоговое окно Настройки содержания страницы . Выберите вниз по списку пункт Мультимедиа→микрофон .

6. Итоги работы с программами распознания русской речи

Небольшой опыт использования программ ввода текста голосом показал отличную реализацию этой возможности на серверах интернет-компании Google . Без всякой предварительной тренировки слова распознаются правильно. Это свидетельствует о том, что проблема распознания русской речи решена.

Теперь можно говорить, что результат разработок Google будет новым критерием для оценки продуктов других производителей. Хотелось бы, чтобы система распознания работала в автономном режиме без обращения к серверам компании –так удобнее и быстрее. Но когда будет выпущена самостоятельная программа по работе с непрерывным потоком русской речи неизвестно. Стоит, однако, предположить, что при возможности тренировки это «творение» станет настоящим прорывом.

Программы российских разработчиков «Горыныч» , «Диктограф» и «Комбат» я подробно рассмотрю во второй части данного обзора. Эта статья писалась очень медленно по той причине, что сам поиск оригинальных дисков сейчас затруднен. На данный момент у меня уже есть все версии российских «распознавалок» голоса в текст кроме «Комбат 2.52». Ни у кого из моих знакомых или коллег нет этой программы, а я сам имею только несколько хвалебных отзывов на форумах. Правда нашелся такой странный вариант – скачать «Комбат» через SMS, но мне он не нравится. (image16)


Короткий видео ролик покажет вам, как идет распознание речи в смартфоне с ОС Андроид. Особенность голосового набора — это необходимость подключения к серверам Гугла. Таким образом у вас должен работать Интернет

  • Tutorial

В этой статье я хочу рассмотреть основы такой интереснейшей области разработки ПО как Распознавание Речи. Экспертом в данной теме я, естественно, не являюсь, поэтому мой рассказ будет изобиловать неточностями, ошибками и разочарованиями. Тем не менее, главной целью моего «труда», как можно понять из названия, является не профессиональный разбор проблемы, а описание базовых понятий, проблем и их решений. В общем, прошу всех заинтересовавшихся пожаловать под кат!

Пролог

Начнём с того, что наша речь - это последовательность звуков. Звук в свою очередь - это суперпозиция (наложение) звуковых колебаний (волн) различных частот. Волна же, как нам известно из физики, характеризуются двумя атрибутами - амплитудой и частотой.

Таким вот образом механические колебания превращаются в набор чисел, пригодный для обработки на современных ЭВМ.

Отсюда следует, что задача распознавания речи сводится к «сопоставлению» множества численных значений (цифрового сигнала) и слов из некоторого словаря (русского языка, например).

Давайте разберемся, как, собственно, это самое «сопоставление» может быть реализовано.

Входные данные

Допустим у нас есть некоторый файл/поток с аудиоданными. Прежде всего нам нужно понять, как он устроен и как его прочесть. Давайте рассмотрим самый простой вариант - WAV файл.

Формат подразумевает наличие в файле двух блоков. Первый блок - это заголовка с информацией об аудиопотоке: битрейте, частоте, количестве каналов, длине файла и т.д. Второй блок состоит из «сырых» данных - того самого цифрового сигнала, набора значений амплитуд.

Логика чтения данных в этом случае довольно проста. Считываем заголовок, проверяем некоторые ограничения (отсутствие сжатия, например), сохраняем данные в специально выделенный массив.

Распознавание

Чисто теоретически, теперь мы можем сравнить (поэлементно) имеющийся у нас образец с каким-нибудь другим, текст которого нам уже известен. То есть попробовать «распознать» речь… Но лучше этого не делать:)

Наш подход должен быть устойчив (ну хотя бы чуть-чуть) к изменению тембра голоса (человека, произносящего слово), громкости и скорости произношения. Поэлементным сравнением двух аудиосигналов этого, естественно, добиться нельзя.

Поэтому мы пойдем несколько иным путём.

Фреймы

Первым делом разобьём наши данные по небольшим временным промежуткам - фреймам. Причём фреймы должны идти не строго друг за другом, а “внахлёст”. Т.е. конец одного фрейма должен пересекаться с началом другого.

Фреймы являются более подходящей единицей анализа данных, чем конкретные значения сигнала, так как анализировать волны намного удобней на некотором промежутке, чем в конкретных точках. Расположение же фреймов “внахлёст” позволяет сгладить результаты анализа фреймов, превращая идею фреймов в некоторое “окно”, движущееся вдоль исходной функции (значений сигнала).

Опытным путём установлено, что оптимальная длина фрейма должна соответствовать промежутку в 10мс, «нахлёст» - 50%. С учётом того, что средняя длина слова (по крайней мере в моих экспериментах) составляет 500мс - такой шаг даст нам примерно 500 / (10 * 0.5) = 100 фреймов на слово.

Разбиение слов

Первой задачей, которую приходится решать при распознавании речи, является разбиение этой самой речи на отдельные слова. Для простоты предположим, что в нашем случае речь содержит в себе некоторые паузы (промежутки тишины), которые можно считать “разделителями” слов.

В таком случае нам нужно найти некоторое значение, порог - значения выше которого являются словом, ниже - тишиной. Вариантов тут может быть несколько:

  • задать константой (сработает, если исходный сигнал всегда генерируется при одних и тех же условиях, одним и тем же способом);
  • кластеризовать значения сигнала, явно выделив множество значений соответствующих тишине (сработает только если тишина занимает значительную часть исходного сигнала);
  • проанализировать энтропию;

Как вы уже догадались, речь сейчас пойдёт о последнем пункте:) Начнём с того, что энтропия - это мера беспорядка, “мера неопределённости какого-либо опыта” (с). В нашем случае энтропия означает то, как сильно “колеблется” наш сигнал в рамках заданного фрейма.

  • предположим, что наш сигнал пронормирован и все его значения лежат в диапазоне [-1;1];
  • построим гистограмму (плотность распределения) значений сигнала фрейма:
рассчитаем энтропию, как ;

И так, мы получили значение энтропии. Но это всего лишь ещё одна характеристика фрейма, и для того, что бы отделить звук от тишины, нам по прежнему нужно её с чем-то сравнивать. В некоторых статьях рекомендуют брать порог энтропии равным среднему между её максимальным и минимальным значениями (среди всех фреймов). Однако, в моём случае такой подход не дал сколь либо хороших результатов.
К счастью, энтропия (в отличие от того же среднего квадрата значений) - величина относительно самостоятельная. Что позволило мне подобрать значение её порога в виде константы (0.1).

Тем не менее проблемы на этом не заканчиваются:(Энтропия может проседать по середине слова (на гласных), а может внезапно вскакивать из-за небольшого шума. Для того, что бы бороться с первой проблемой, приходится вводить понятие “минимально расстояния между словами” и “склеивать” близ лежачие наборы фреймов, разделённые из-за проседания. Вторая проблема решается использованием “минимальной длины слова” и отсечением всех кандидатов, не прошедших отбор (и не использованных в первом пункте).

Если же речь в принципе не является “членораздельной”, можно попробовать разбить исходный набор фреймов на определённым образом подготовленные подпоследовательности, каждая из которых будет подвергнута процедуре распознавания. Но это уже совсем другая история:)

И так, мы у нас есть набор фреймов, соответствующих определённому слову. Мы можем пойти по пути наименьшего сопротивления и в качестве численной характеристики фрейма использовать средний квадрат всех его значений (Root Mean Square). Однако, такая метрика несёт в себе крайне мало пригодной для дальнейшего анализа информации.

Вот тут в игру и вступают Мел-частотные кепстральные коэффициенты (Mel-frequency cepstral coefficients). Согласно Википедии (которая, как известно, не врёт) MFCC - это своеобразное представление энергии спектра сигнала. Плюсы его использования заключаются в следующем:

  • Используется спектр сигнала (то есть разложение по базису ортогональных [ко]синусоидальных функций), что позволяет учитывать волновую “природу” сигнала при дальнейшем анализе;
  • Спектр проецируется на специальную mel-шкалу , позволяя выделить наиболее значимые для восприятия человеком частоты;
  • Количество вычисляемых коэффициентов может быть ограничено любым значением (например, 12), что позволяет “сжать” фрейм и, как следствие, количество обрабатываемой информации;

Давайте рассмотрим процесс вычисления MFCC коэффициентов для некоторого фрейма.

Представим наш фрейм в виде вектора , где N - размер фрейма.

Разложение в ряд Фурье

Первым делом рассчитываем спектр сигнала с помощью дискретного преобразования Фурье (желательно его “быстрой” FFT реализацией).

То есть результатом будет вектор следующего вида:

Важно понимать, что после этого преобразования по оси Х мы имеем частоту (hz) сигнала, а по оси Y - магнитуду (как способ уйти от комплексных значений):

Расчёт mel-фильтров

Начнём с того, что такое mel. Опять же согласно Википедии, mel - это “психофизическая единица высоты звука”, основанная на субъективном восприятии среднестатистическими людьми. Зависит в первую очередь от частоты звука (а так же от громкости и тембра). Другими словами, эта величина, показывающая, на сколько звук определённой частоты “значим” для нас.

Преобразовать частоту в мел можно по следующей формуле (запомним её как «формула-1»):

Обратное преобразование выглядит так (запомним её как «формула-2»):

График зависимости mel / частота:

Но вернёмся к нашей задаче. Допустим у нас есть фрейм размером 256 элементов. Мы знаем (из данных об аудиоформате), что частота звука в данной фрейме 16000hz. Предположим, что человеческая речь лежит в диапазоне от hz. Количество искомых мел-коэффициентов положим M = 10 (рекомендуемое значение).

Для того, что бы разложить полученный выше спектр по mel-шкале, нам потребуется создать “гребёнку” фильтров. По сути, каждый mel-фильтр это треугольная оконная функция , которая позволяет просуммировать количество энергии на определённом диапазоне частот и тем самым получить mel-коэффициент. Зная количество мел-коэффициентов и анализируемый диапазон частот мы можем построить набор таких вот фильтров:

Обратите внимание, что чем больше порядковый номер мел-коэффициента, тем шире основание фильтра. Это связано с тем, что разбиение интересующего нас диапазона частот на обрабатываемые фильтрами диапазоны происходит на шкале мелов.

Но мы опять отвлеклись. И так для нашего случая диапазон интересующих нас частот равен . Согласно формуле-1 в на мел-шкале этот диапазон превращается в .

m[i] =

Обратите внимание, что на мел-шкале точки расположены равномерно. Переведём шкалу обратно в герцы с помощью формулы-2:

h[i] =

Как видите теперь шкала стала постепенно растягиваться, выравнивая тем самым динамику роста “значимости” на низких и высоких частотах.

Теперь нам нужно наложить полученную шкалу на спектр нашего фрейма. Как мы помним, по оси Х у нас находится частота. Длина спектра 256 - элементов, при этом в него умещается 16000hz. Решив нехитрую пропорцию можно получить следующую формулу:

f(i) = floor((frameSize+1) * h(i) / sampleRate)

Что в нашем случае эквивалентно

f(i) = 4, 8, 12, 17, 23, 31, 40, 52, 66, 82, 103, 128

Вот и всё! Зная опорные точки на оси Х нашего спектра, легко построить необходимые нам фильтры по следующей формуле:

Применение фильтров, логарифмирование энергии спектра

Применение фильтра заключается в попарном перемножении его значений со значениями спектра. Результатом этой операции является mel-коэффициент. Поскольку фильтров у нас M, коэффициентов будет столько же.

Однако, нам нужно применить mel-фильтры не к значениям спектра, а к его энергии. После чего прологарифмировать полученные результаты. Считается, что таким образом понижается чувствительность коэффициентов к шумам.

Косинусное преобразование

Дискретное косинусное преобразование (DCT) используется для того, что бы получить те самые “кепстральные” коэффициенты. Смысл его в том, что бы “сжать” полученные результаты, повысив значимость первых коэффициентов и уменьшив значимость последних.

В данном случае используется DCTII без каких-либо домножений на (scale factor).

Теперь для каждого фрейма мы имеем набор из M mfcc-коэффициентов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.

Примеры код для вышележащих методов можно найти .

Алгоритм распознавания

Вот тут, дорогой читатель, тебя и ждёт главное разочарование. В интернетах мне довелось увидеть множество высокоинтеллектуальных (и не очень) споров о том, какой же способ распознавания лучше. Кто-то ратует за Скрытые Марковские Модели, кто-то - за нейронные сети, чьи-то мысли в принципе невозможно понять:)

В любом случае немало предпочтений отдаётся именно СММ , и именно их реализацию я собираюсь добавить в свой код… в будущем:)

На данный момент, предлагаю остановится на гораздо менее эффективном, но в разы более простом способе.

И так, вспомним, что наша задача заключается в распознавании слова из некоторого словаря. Для простоты, будем распознавать называния первых десять цифр: “один“, “два“, “три“, “четыре“, “пять“, “шесть“, “семь“, “восемь“, “девять“, “десять“.

Теперь возьмем в руки айфон/андроид и пройдёмся по L коллегам с просьбой продиктовать эти слова под запись. Далее поставим в соответствие (в какой-нибудь локальной БД или простом файле) каждому слову L наборов mfcc-коэффициентов соответствующих записей.

Это соответствие мы назовём “Модель”, а сам процесс - Machine Learning! На самом деле простое добавление новых образцов в базу имеет крайне слабую связь с машинным обучением… Но уж больно термин модный:)

Теперь наша задача сводится к подбору наиболее “близкой” модели для некоторого набора mfcc-коэффициентов (распознаваемого слова). На первый взгляд задачу можно решить довольно просто:

  • для каждой модели находим среднее (евклидово) расстояние между идентифицируемым mfcc-вектором и векторами модели;
  • выбираем в качестве верной ту модель, среднее расстояние до которой будет наименьшим;

Однако, одно и тоже слово может произносится как Андреем Малаховым, так и каким-нибудь его эстонским коллегой. Другими словами размер mfcc-вектора для одного и того же слова может быть разный.

К счастью, задача сравнения последовательностей разной длины уже решена в виде Dynamic Time Warping алгоритма. Этот алгоритм динамическо программирования прекрасно расписан как в буржуйской Wiki , так и на православном Хабре .

Единственное изменение, которое в него стоит внести - это способ нахождения дистанции. Мы должны помнить, что mfcc-вектор модели - на самом деле последовательность mfcc-“подвекторов” размерности M, полученных из фреймов. Так вот, DTW алгоритм должен находить дистанцию между последовательностями эти самых “подвекторов” размерности M. То есть в качестве значений матрицы расстояний должны использовать расстояния (евклидовы) между mfcc-“подвекторами” фреймов.

Эксперименты

У меня не было возможности проверить работу данного подхода на большой “обучающей” выборке. Результаты же тестов на выборке из 3х экземпляров для каждого слова в несинтетических условиях показали мягко говоря нелучший результат - 65% верных распознаваний.

Тем не менее моей задачей было создание максимального простого приложения для распознавания речи. Так сказать “proof of concept” :) 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