Распознавание голоса и речи в Windows: как настроить и использовать

Вы можете Windows 11 распознавать свой голос. Настройка приложения

1. Нажмите Windows клавиши с логотипом+CTRL+S. Откроется окно мастера «Настройка распознавания речи» со страницей «Добро пожаловать в распознавание речи».

   Совет: Если вы уже настроили распознавание речи, при нажатии клавиши Windows клавиша с логотипом+CTRL+S откроется распознавание речи, и вы будете готовы к использованию. Если вы хотите переучить компьютер распознаванию голоса, нажмите клавишу с Windows, введите Панельуправления и выберите Панель управления в списке результатов. На панели управлениявыберите Ease of Access > распознавание > обучение компьютеру, чтобы лучше понимать вас.

2. Выберите Далее. Следуйте инструкциям на экране, чтобы настроить распознавание речи. Мастер поможет вам в настройке.

3. После завершения настройки вы можете воспользоваться учебником, чтобы узнать больше о распознавании речи. Чтобы взять учебник, в окне мастера выберите начать учебник. Чтобы пропустить учебник, выберите пропустить учебник. Теперь вы можете начать использовать распознавание речи.

См. также

Команды распознавания речи Windows

Настройка микрофона

1. Нажмите кнопку Пуск  , затем выберите Параметры  > Время и язык > Речь.

2. В разделе Микрофоннажмите кнопку Начать.

Помогите компьютеру распознавать ваш голос

Можно обучить Windows 10 распознавать ваш голос. Настройка приложения

1. Введите в поле поиска на панели задач Распознавание речи Windows и выберите элемент Распознавание речи Windows в списке результатов.

2. Если вы не видите диалоговое окно с сообщением «Приветствуем вас в средстве обучения распознаванию речи», то в поле поиска на панели задач введите Панель управления и выберите Панель управления в списке результатов. Затем выберите Специальные возможности > Распознавание речи > Обучить компьютер для улучшения распознавания вашего голоса.

3. org/ListItem»>

   Следуйте инструкциям для настройки распознавания речи.

См. также

Команды распознавания речи Windows

что это такое, как работает технология, где применяется

Виртуальная АТС Маркетинговые технологии Омниканальный контакт-центр Дополнительные сервисы

Виртуальная АТС Подробнее

Сервисы IP-телефония Корпоративный мессенджер Унифицированные коммуникации Контроль качества Мобильный личный кабинет Все возможности АТС МангоМобайл

Интеграции API Интеграция с CRM Интеграция с LDAP SIP Trunk SIP UAC Все интеграции

Решения для клиентов Российские решения для бизнеса Гибридная АТС IP-Телефония Телефонизация офиса Подключение номеров Удаленная работа Объединение филиалов SIP Оборудование Софтфоны Все решения

Входящие звонки Голосовое меню Голосовой бот IVR Алгоритмы распределения Автоинформатор Автосекретарь Софтфоны

Исходящие звонки Автоперезвон по пропущенным Виджет заказа обратного звонка Исходящий обзвон SMS-рассылки

Контроль и отчетность Запись разговоров Речевая аналитика Бизнес-аналитика Аналитика обслуживания Роли и права доступа

Как подключить Стоимость Поддержка Все возможности

Маркетинговые технологии Подробнее

Сервисы Коллтрекинг Email-трекинг MANGO OFFICE BI Анализ конкурентов

Интеграции Все интеграции

Клиентам Решения Энциклопедия маркетолога Глоссарий Решения для крупных клиентов

Маркетинговая аналитика Сквозная аналитика Мультиканальная аналитика Маркетинговые дашборды Окупаемость инвестиций Все отчеты

Автоматизация маркетинга Робот-аналитик Робот-маркетолог

Управление звонками Телефония для коллтрекинга Речевая аналитика Мультирегиональность Номера для бизнеса

Как подключить Стоимость Поддержка Все возможности

Омниканальный контакт-центр Подробнее

Омниканальная платформа Digital каналы (Vk, FB, Viber, Telegram, WhatsApp)

Управление персоналом Рабочее место сотрудника Контроль и мониторинг (Dashboard — Live) Совместная работа (Collaboration, Video)

Workforce Optimization Планирование рабочей нагрузки (WFM) Управление качеством (QM) Управление производительностью (Coaching, Gamification)

CRM Сбор клиентской базы Управление сделками Скрипты разговоров

Интеллектуальные решения Голосовой робот (Virtual asisstant) Речевая аналитика (Speech analytics) Чат-бот (Chat-bot)

Как подключить Стоимость Поддержка Все возможности

Дополнительные сервисы

Речевая аналитика

Робот-маркетолог

Сделки

Контроль качества

Wallboard

Виджеты (Заказ обратного звонка, соцсети, WhatsApp)

Mango Talker

Расширенное клиентское обслуживание

Использовать распознавание голоса в Windows

Windows 10 Больше. ..Меньше

Настроить микрофон

Перед настройкой распознавания речи убедитесь, что у вас настроен микрофон.

1. Выберите  (Пуск) > Настройки  >  Время и язык > Речь .

2. В разделе Микрофон выберите кнопку Начать .

3. Откроется окно мастера Speech , и установка начнется автоматически. Если мастер обнаружит проблемы с вашим микрофоном, они будут перечислены в диалоговом окне мастера. Вы можете выбрать параметры в диалоговом окне, чтобы указать проблему и помочь мастеру решить ее.

Помогите компьютеру распознать ваш голос

Вы можете научить Windows 11 распознавать ваш голос. Вот как это настроить:

1. Нажмите клавишу с логотипом Windows+Ctrl+S. Откроется окно мастера Настройка распознавания речи с введением на странице Добро пожаловать в распознавание речи .

   Совет:  Если вы уже настроили распознавание речи, нажмите клавишу с логотипом Windows+Ctrl+S, чтобы открыть распознавание речи, и вы готовы его использовать. Если вы хотите перенаучить компьютер распознавать ваш голос, нажмите клавишу с логотипом Windows, введите Панель управления и выберите Панель управления в списке результатов. В панели управления выберите Простота доступа > Распознавание речи > Обучите свой компьютер лучше понимать вас .

2. Выбрать Далее . Следуйте инструкциям на экране, чтобы настроить распознавание речи. Мастер проведет вас через этапы настройки.

3. После завершения настройки вы можете пройти обучение, чтобы узнать больше о распознавании речи. Чтобы пройти обучение, выберите Start Tutorial в окне мастера. Чтобы пропустить обучение, выберите Пропустить обучение . Теперь вы можете начать использовать распознавание речи.

См. также

Команды распознавания речи Windows

Настроить микрофон

Прежде чем настраивать распознавание голоса, убедитесь, что у вас настроен микрофон.

1. Нажмите кнопку  Пуск   , затем выберите  Настройки   >  Время и язык > Речь .

2. В разделе Микрофон выберите кнопку Начать .

Помогите компьютеру распознать ваш голос

Вы можете научить Windows 10 распознавать ваш голос. Вот как это настроить:

1. В поле поиска на панели задач введите Распознавание речи Windows , а затем выберите Распознавание речи Windows в списке результатов.

2. Если вы не видите диалоговое окно с надписью «Добро пожаловать в программу обучения распознаванию речи», введите в поле поиска на панели задач Панель управления и выберите Панель управления в списке результатов. Затем выберите Специальные возможности > Распознавание речи > Научите свой компьютер лучше понимать вас .

3. Следуйте инструкциям по настройке распознавания речи.

См. также

Команды распознавания речи Windows

Что такое распознавание голоса? Обзор распознавания голоса и речи — RecFaces

Время чтения: 16 минут

Распознавание голоса — это процесс преобразования голоса в цифровые данные. Впервые технология появилась около 50 лет назад, но по-настоящему популярной она стала в последние годы. В этой статье мы рассмотрим, что это за технология и как она работает. Мы расскажем вам, как он используется в некоторых отраслях, и познакомим вас с некоторыми известными решениями для распознавания голоса/речи.

Содержание

Что такое распознавание голоса?

В чем разница между распознаванием голоса и распознаванием речи?

Типы систем распознавания голоса

Типы систем распознавания речи

Краткая история распознавания речи

Как работает распознавание речи

Запись вашего голоса

Регистрация

Средства распознавания речи

Как используется распознавание речи

Чем хороша функция распознавания речи?

Преимущества и недостатки распознавания речи

Преимущества распознавания речи

Недостатки распознавания речи

Приложения технологии распознавания речи

Здравоохранение

Военный

Использование в образовании

Люди с ограниченными возможностями

Автомобильные системы

Видеоигры с голосовым управлением

Различное программное обеспечение для распознавания речи (виртуальный помощник)

Siri от Apple

Амазонка Алекса

Кортана Microsoft

Google Ассистент

Помощник дракона Нюанса и естественно говорящий дракон

Требуется ли обучение распознаванию речи?

Будущее использование технологии распознавания речи

Стоит ли использовать MFA (многофакторную аутентификацию)?

Часто задаваемые вопросы

Как использовать распознавание голоса Google?

Для чего используется распознавание голоса?

Каковы преимущества системы распознавания речи?

Как распознавание речи используется в здравоохранении?

Насколько надежно распознавание речи?

В чем разница между распознаванием голоса и распознаванием речи?

Что такое распознавание голоса?

Распознавание голоса или говорящего — это способность программы идентифицировать человека на основе его уникального голосового отпечатка. Он работает, сканируя речь и устанавливая совпадение с желаемым голосовым отпечатком. Развитие ИИ открыло широкие возможности для этой области компьютерных наук. Это позволяет нам взаимодействовать с машинами, не касаясь их. Он быстро развивается, и разработчики находят все больше и больше способов его применения в различных сферах.

В чем разница между распознаванием голоса и распознаванием речи?

Важно понимать разницу между этими двумя дисциплинами. Цель распознавания голоса — идентифицировать владельца голоса. Цель распознавания речи состоит в том, чтобы идентифицировать слова говорящего. В первом случае программе нужен уникальный голосовой отпечаток диктора для сравнения. Во втором случае программе нужен огромный словарь для идентификации слов говорящего.

Типы систем распознавания голоса

Распознавание голоса имеет две категории:

• Text-Dependent  — Система обучена распознавать заранее определенные голосовые фразы-пароли говорящего;
• Независимый от текста  — Предопределенные парольные фразы не требуются. Предметом анализа является разговорная речь.

Типы систем распознавания речи

Мы можем классифицировать Автоматическое распознавание речи (ASR) по разным категориям. Прежде всего, это зависит от динамика. С этой стороны известны два типа, это:

• Зависит от говорящего  — Программа обучена распознавать определенный голос, аналогично распознаванию голоса. Диктор должен «поговорить» с программой и дать ей возможность анализировать голос. Такие системы легче реализовать. Они обеспечивают высокую точность распознавания речи;
• Независимый от динамика  — этот тип программного обеспечения для распознавания речи имеет более широкое применение. Для анализа голоса не требуется обучения. Акцент делается на распознавании слов говорящим. Типичными примерами таких программ являются системы IVR.

Другой метод категоризации основан на том, как пользователь говорит. Вот эти категории:

• Дискретное распознавание речи  — приложения ASR использовали этот метод с ранних версий. Диктор должен произносить каждое слово отдельно, делая между ними паузы. С такими программами работать сложнее. Нелегко обеспечить частоту произносимых слов;
• Непрерывное распознавание речи  — это относительно новый метод ASR, разработка которого требует дополнительных усилий. Темп речи говорящего в этом случае близок к нормальному.

В мире AI-Voice Recognition известна еще одна технология. Это обработка естественного языка (НЛП). Задача системы распознавания речи — понимать слова. Задача системы НЛП — понять говорящего и ответить на него. То есть имитация общения между человеком и машиной. НЛП близко к распознаванию голоса/речи, но основано на других алгоритмах.

Краткая история распознавания речи

Первые значительные шаги этой технологии начались в лаборатории Белла IBM. В 1952 , IBM представила Audrey, первый задокументированный распознаватель речи. Одри была полностью аналоговой системой, которая понимала отдельные числа с паузами между ними. Десять лет спустя IBM представила Shoebox, способную распознавать 16 английских слов и цифр от 0 до 9. В начале 1970-х годов произошел скачок в развитии этой технологии. В основном это произошло благодаря DARPA, агентству исследований и разработок Министерства обороны США. Пять лет исследований породили «Гарпию» Карнеги-Меллона. Машина, способная понимать 1011 слов. Кроме того, «Гарпия» существенно отличалась от своих предшественников. Он мог понимать предложения. В начале 80s размер словаря системы распознавания речи увеличился до нескольких тысяч слов. В основном это было достигнуто благодаря Скрытой марковской статистической модели. Распознавание речи переключилось с цифровой обработки сигналов на основе шаблонов на предсказание слов по неизвестным звукам с использованием статистических моделей.

Более того, машины стали точнее распознавать слова. Группа распознавания речи в IBM представила Tangora, экспериментальную систему транскрипции, в середине 80-х годов года. 0157 . Тангора была способна распознавать 20 000 слов. Начиная с 1990-х, продукты для распознавания речи, такие как DragonDictate, стали доступны потребителям благодаря персональным компьютерам. За последние два десятилетия этой технологией занимались многие технологические гиганты. Далее в этой статье вы познакомитесь с их продукцией.

Как работает распознавание речи

Современные системы ASR основаны на трех моделях: акустической, произносительной и языковой.

• Акустическое моделирование позволяет различать речевой сигнал и фонемы (единицы звука). Скрытая марковская модель (HMM) — это распространенный подход к акустическому моделированию. Другие подходы используют глубокие нейронные сети или сверточные нейронные сети и т. д.;
• Модель произношения определяет, как фонемы могут быть объединены в слова;
• Моделирование языка — это дисциплина, которая помогает различать слова и фразы, которые звучат одинаково.

После записи речи шум очищается, а из записи отфильтровывается полезный сигнал. Запись разбита на небольшие фрагменты. После этого каждый фрагмент пропускается через акустическую модель. Эти фрагменты сопоставляются с фонемами, изначально построенной статистической моделью, описывающей произношение каждого звука в речи. На основе этих совпадений из фонем собираются слова. Эффективность поиска слов сильно зависит от размера заранее подготовленной базы фонем.

Запись вашего голоса

На любом устройстве запись осуществляется с помощью микрофона. Если в устройстве его нет, необходимо подключить микрофонную гарнитуру или профессиональный микрофон. Для этого можно использовать предустановленные приложения, такие как Диктофон в Windows 10, Голосовые заметки в продуктах Apple и т. д. Также имеется широкий набор приложений с расширенным функционалом. Они дают возможность выбрать качество записи, битрейт или формат для сохранения записи. Одни основаны на ИИ и позволяют избавиться от лишнего шума при записи.

Регистрация

Регистрация пользователя требует записи голоса говорящего и извлечения уникального голосового отпечатка в качестве первого этапа программы распознавания каждого говорящего. Следующий этап – проверка. Записанный голос сравнивается с базой данных различных голосов, чтобы найти наилучшее совпадение или с конкретным голосом.

Средства распознавания речи

Если вы не хотите создавать свою систему распознавания речи, существуют различные инструменты с открытым исходным кодом. Среди них:

• CMU Sphinx — независимая от говорящего система распознавания непрерывной речи, разработанная в Университете Карнеги-Меллона. CMU Sphinx Включает в себя группу изделий, предназначенных для разных целей. Его можно загрузить с веб-страницы GitHub. Кроме того, там вы можете найти документацию для пользователей. Он поддерживает многие популярные языки программирования, такие как C/C++, C#, Java и Python;
• HTK Toolkit — набор инструментов для работы со скрытыми марковскими моделями. Разработанный в Кембриджском университете Лабораторией машинного интеллекта, он в основном используется для исследований в области распознавания речи. Это не полностью открытый исходный код. Пользователи могут найти информацию об использовании продукта на официальном сайте HTK. Поддерживаемые языки программирования: C и Python;
• Kaldi — набор инструментов с открытым исходным кодом для распознавания речи и обработки сигналов. Сам набор инструментов доступен для загрузки из репозитория GitHub. Документация доступна на официальном сайте. Поддерживаемые языки программирования: C++ и Python.

Как используется распознавание речи

Благодаря персональным компьютерам и смартфонам, а также стремительному развитию искусственного интеллекта в нашу повседневную жизнь вошли программы для распознавания голоса и речи. Они позволяют нам управлять нашими устройствами, просто говоря. Первый продукт, о котором стоит упомянуть, это виртуальный помощник . Google и Apple поставляют свои ОС со встроенными виртуальными помощниками. Microsoft добавила в Windows своего виртуального помощника Cortana. Умные колонки интегрированы с виртуальными помощниками. Примерами таких устройств являются Amazon Echo со встроенным Alexa и Apple HomePod, работающий на Siri. Распознавание речи реализовано в системах IVR колл-центра, медицинских устройствах. Используется в системах безопасности с голосовой биометрией. Эта технология может быть полезна везде, где человеку необходимо взаимодействовать с машиной.

Почему хорошо распознается речь?

Технология распознавания речи повышает продуктивность работы пользователя. Он улавливает человеческую речь намного быстрее, чем мы можем печатать. Кроме того, вы можете разговаривать со своим устройством, когда ваши руки заняты другой работой, выполняя два действия одновременно. Это важно для людей с ограниченными возможностями, которые не могут использовать свои руки. Они добавляют дополнительный уровень надежности со стороны безопасности, потому что подделать уникальный голосовой отпечаток непросто.

Преимущества и недостатки распознавания речи

Распознавание речи — относительно новая наука. Он прошел путь от простых программ, способных идентифицировать десятки слов на одном языке, до сложных систем, основанных на ИИ. За несколько десятков лет он сильно развился и стал решать более широкий круг задач. Несмотря на это, еще многое предстоит сделать для его улучшения. Подытожим, какие у него есть достоинства и недостатки.

Преимущества распознавания речи

• Повышает производительность предприятий;
• Автоматизирует взаимодействие бизнеса и клиентов;
• Добавляет дополнительный уровень безопасности;
• Захватывает речь быстрее, чем человек может печатать;
• Помогает людям с ограниченными возможностями;
• Помогает управлять вашими домашними устройствами;
• Помогает водителям с автомобильными системами ASR и многим другим.

Недостатки распознавания речи

• Системы не могут полностью распознавать речь, если говорящий говорит быстро и нечетко;
• Для повышения точности распознавания требуются большие словари;
• Каждый язык требует отдельного обучения ASR;
• Предприятия могут собирать и использовать голосовые данные пользователей без их разрешения;
• Высоки временные и финансовые затраты;
Программное обеспечение
• ASR потребляет много памяти и требует большого объема оперативной памяти.

Применение технологий распознавания речи

Мы говорили о широком использовании систем распознавания речи. Давайте посмотрим, какие приложения он имеет в конкретных областях.

Здравоохранение

В медицине распознавание речи в основном используется для написания документации пациента. Существует два различных метода процесса документирования.

1. Интерфейсная документация — это когда речь переводится в текст в режиме реального времени. В этом случае больше вероятность того, что система совершит ошибку. Врачи должны исправить текст. Так что лучше использовать его для личных заметок;
2. Документация back-end делает то же самое, но также прикрепляет запись голоса говорящего к тексту. Система предоставляет черновик текста, чтобы врачи могли исправить ошибки.

Военный

В этой области он в основном используется для управления машинами и устройствами. Голосовое управление намного быстрее. В бою это может сыграть ключевую роль в победе в битве.

Использование в образовании

Учащиеся могут проверять свое произношение во время изучения языков. Это может помочь избежать грамматических и пунктуационных ошибок. Написание больших текстов менее сложно. Студенты могут набирать большой текст, не уставая.

Инвалиды

Учащиеся с ограниченными возможностями рук или слепые могут писать без каких-либо ограничений. ASR позволяет им не отставать от учебы.

Автомобильные системы

Распознавание речи в автомобиле снижает риск дорожно-транспортного происшествия. Такие действия, как набор номера, работа с MP3-плеером или радио, выполняются, не отрывая рук от руля.

Видеоигры с голосовым управлением

Это поможет вам освоить игру. Игроку нужно время, чтобы запомнить клавиши управления игрой. Вместо этого они могут использовать голосовые команды.

Различное программное обеспечение для распознавания речи (виртуальный помощник)

Системы виртуального помощника довольно сложны и дороги. На рынке в основном доминируют решения от технологических гигантов. Давайте познакомимся с ними.

Siri от Apple

Этот личный помощник доступен только для пользователей Apple. Впервые он появился в iPhone 4S и стал неотъемлемой частью более новых продуктов Apple. Siri может публиковать сообщения в Twitter или Facebook, решать сложные математические задачи, сохранять заметки, делать заказы и т. д.

Amazon Alexa

Amazon поставляет свои смарт-колонки с Alexa. Впервые он был представлен в 2013 году. В отличие от Siri, его можно интегрировать в сторонние устройства. Он поддерживает голосовое взаимодействие, управление покупками в Интернете и воспроизведение музыки. Он также может управлять несколькими интеллектуальными устройствами.

Microsoft Cortana

Это виртуальный помощник от Microsoft, выпущенный в 2014 году. Он в основном используется пользователями ОС Windows, но также доступен для пользователей Android и IOS. Cortana позволяет вам управлять своим календарем, присоединяться к собраниям в Microsoft Teams, устанавливать напоминания и открывать приложения на компьютере.

Google Assistant

Компания Google начала создавать виртуальных помощников с помощью Google Now. Это была функция поиска Google, которая позволяла пользователям искать информацию с помощью речи. Спустя несколько лет Google остановил развитие этого проекта и анонсировал Google Assistant в 2016 году. Изначально он был интегрирован в умные колонки Google Home и смартфоны Google Pixel.

Dragon Assistant и Dragon Naturally Speaking компании Nuance

Dragon Naturally Speaking — это программное обеспечение для распознавания речи, разработанное Nuance Communications. Ранее в этой статье мы упоминали о приложении Dragon Dictate. С годами он улучшился и теперь известен как Dragon Naturally Speaking. Компания также предоставляет персонального помощника для ПК Dragon Assistant.

Требуется ли обучение распознаванию речи?

Для использования системы распознавания речи не требуется длительных тренировок. В интернете много информации о том, как их включать и использовать. Их можно найти либо на официальных сайтах производителей, либо на других площадках. Вот несколько полезных ссылок.

• Статья о том, как использовать голосовое управление на MAC от Apple. Видео на Youtube;
• Статья о том, как использовать голосовое управление в Windows и видео на Youtube;
• Интернет-университет Nuance Communication Products.

Будущее использование технологии распознавания речи

Будущее распознавания речи очень перспективно. Системы ASR распознают не только слова, но и эмоции человека. Распознавание речи будет применяться в таких областях, как аэрокосмическая промышленность, домашняя автоматизация, робототехника, телематика и видеоигры.

Стоит ли использовать MFA (многофакторную аутентификацию)?

MFA значительно повышает уровень безопасности данных. Если вторым фактором аутентификации является голос, это повышает уровень безопасности ваших систем.

Часто задаваемые вопросы

Как использовать распознавание голоса Google?

Чтобы воспользоваться виртуальным помощником Google, нужно произнести фразу «Окей, Google» или «Привет, Google». Но перед этим пользователю необходимо активировать эту функцию в настройках приложения Google.

Для чего используется распознавание голоса?

Распознавание голоса широко используется в целях безопасности для идентификации говорящего.

Каковы преимущества системы распознавания речи?

Есть много преимуществ. Короче говоря, это увеличивает производительность своих пользователей.

Как распознавание речи используется в здравоохранении?

Помогает в процессах написания документации.

Насколько надежно распознавание речи?

В наши дни точность распознавания слов высока, но для достижения 100-процентной точности потребуется время.

В чем разница между распознаванием голоса и распознаванием речи?

Целью распознавания голоса является безопасность.