Was ist Spracherkennung? Typen, Merkmale und Systeme

Der Aufbau von sprachgesteuerten Systemen durchläuft viele Testphasen. Unternehmen auf der ganzen Welt arbeiten daran, ihre Systeme mit Konversationsfähigkeiten auszustatten, um eine benutzerfreundliche Erfahrung zu schaffen. Aber das Programmieren dieser Anweisungen kann etwas knifflig werden. Deshalb sind die Systeme am Ende oft unempfänglich, unverständlich und langsam. Wenn Ihr Produkt sich auf eine bestimmte Region bezieht, muss es auf einen exklusiven Satz regionaler Dialekte trainiert werden. Es muss die Komplexität menschlicher Diktate verstehen, spezifische Gesprächsmuster ableiten und schnell handeln. Benutzer erwarten, dass Sprachassistenten auf ihre Anfragen reagieren und den Kontext dahinter verstehen. Der Wechsel zu NLP-basierter Spracherkennungssoftware oder Datenkennzeichnungssoftware kann Audiodaten effizient kategorisieren und reaktionsfähige Spracherkennungsassistenten aufbauen. Schauen wir uns an, wie die Spracherkennung die Technologiebranche heute prägt und welche Akzeptanz, Architektur und Hauptanwendungen sie hat. Was ist Spracherkennung? Spracherkennung, auch bekannt als Spracherkennung, konzentriert sich darauf, menschliche Anweisungen und unzerbrechliche Sätze in Live-Aktionen umzuwandeln. Diese Tools bieten entweder eine Konsole oder eine webbasierte App-Oberfläche, auf der Benutzer sich anmelden, Befehle diktieren und spezifische Aktionen ausführen können. Einige Spracherkennungssysteme werden auch für die robotische Unterstützung in Flughäfen, Banken und Krankenhäusern eingesetzt. Spracherkennung, auch bekannt als „Sprache zu Text“, ist eine unterstützende Technologie. Der Hauptmechanismus wird durch maschinelles Lernen angetrieben. Fast 5,6 Millionen Menschen finden es einfacher, ein Smartphone mit Sprache zu bedienen. Die einzige Hardwareanforderung eines Spracherkennungssystems ist ein Mikrofon, um menschliche Stimmen zu registrieren. Einige berühmte Beispiele für Spracherkennungsassistenten sind Apples Siri, Microsofts Cortana, Google Home und Amazons Echo und Alexa. Während moderne Computer besser darin sind, Sprache zu erkennen, hat die Technologie ihre Wurzeln in den frühen 1970er Jahren. Schauen wir uns die Reise an, wie Computer zu unseren persönlichen Walkie-Talkies wurden. Geschichte der Spracherkennung Das erste Spracherkennungssystem wurde 1952 von den Bell Laboratories entwickelt. Bekannt als das Audrey-System, konnte dieses Gerät 9 Ziffern verstehen, die von einer einzelnen Person gesprochen wurden. Zehn Jahre später brachte IBM den Shoebox heraus, ein experimentelles Gerät, das mathematische Funktionen ausführen und bis zu 16 Wörter in Englisch verarbeiten konnte. Bis Ende der 1960er Jahre fügten die meisten Unternehmen Hardwarekomponenten wie interne Transistoren und Mikrofone zu Computern hinzu. In den 1970er und 1980er Jahren gingen Technologieunternehmen weiter in die Untersuchung von Sprach- und Schallinformationen. Sie erweiterten ihre digitalen Datenbanken um neuere Wörter. Das US-Verteidigungsministerium und die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) starteten auch das Speech Understanding Research (SUR) Programm. Dieses Programm führte zur Entwicklung des Harpy-Sprachsystems, das in der Lage war, 1000 Wörter zu verstehen. In den 1990er und 2000er Jahren machte die Spracherkennung Fortschritte, da die Nutzung von Personal Computern (PC) zunahm. Mehrere Anwendungen wie Dragon Dictate, PlainTalk und Via Voice von IBM wurden eingeführt. Diese Anwendungen konnten fast 80 % der menschlichen Sprache verarbeiten und halfen Benutzern bei der Datenverarbeitung und Anwendungsnavigation auf Desktops. Bis 2009 brachte Google Google Voice für iOS-Geräte auf den Markt. Drei Jahre später wurde Siri geboren. Als die Benutzerbasis des Sprachmarktes wuchs, begann Google, die Sprachsuche für seine Suchmaschine und Webbrowser wie Google Chrome zu integrieren. Jetzt funktioniert Google Voice für iOS 13 und höher. Einige der bekanntesten Unternehmen, die genaue Spracherkennung bieten, sind: - Google Voice - Open Text Corporation - LumenVox - Honeywell International - Sensory - Dragon Speech Recognition von Nuance Communication - Sestek - Acapela Group Immer mehr Menschen fühlen sich wohl dabei, mit Maschinen zu sprechen. Während einige es zum Transkribieren von Dokumenten verwenden, stellen andere ihre Heimautomatisierungssysteme darauf ein. Heimgeräte können ausschließlich durch Sprachsteuerung bedient werden. Sie können Ihre Autotüren aus der Ferne verriegeln oder Ihre Elektronik mit einem einfachen Befehl ausschalten. Wenn Sie ein Baby im Nebenzimmer schlafen haben, können Sie Alexa anweisen, ihre Bewegungen im Auge zu behalten, während Sie weg sind. Aber wie hat sich diese Technologie zu dem entwickelt, was sie heute ist? Es gibt einen einfachen Arbeitsmechanismus dafür. Wie funktioniert Spracherkennung? Das Spracherkennungssystem erkennt die Stimme und wandelt analoge Signale (die Wörter, die wir sprechen) in digitale Signale um (die Computer interpretieren). Dies geschieht mit Hilfe eines Analog-Digital-Wandlers (A/D-Wandler). Während Sie sprechen, werden die Audiosignale verstärkt und in digitale Signale umgewandelt. Die Merkmale der Wörter werden dann extrahiert und in einer digitalen Datenbank gespeichert. Bevor das Ergebnis angezeigt wird, werden die Wörter mit dem A/D-Wandler verglichen. Die Datenbank besteht aus Vokabular, Phonetik und Silben. Sie wird im Arbeitsspeicher (RAM) Ihres Computers gespeichert und läuft, wann immer eine Eingabe registriert wird. Sobald der RAM die Übereinstimmung findet, lädt er die Datenbank in seinen Speicher und gibt das Ergebnis aus. Wann immer Sie in ein externes oder internes Mikrofon sprechen, erscheinen Ihre Wörter als Text auf dem Bildschirm. Sie benötigen einen großen RAM und einen großen Datensatz, um sicherzustellen, dass der Prozess reibungslos bleibt. Die Kapazität Ihres RAM steht in direktem Zusammenhang mit der Effektivität eines Spracherkennungsprogramms. Wenn die gesamte Datenbank in einem Durchgang in den RAM geladen werden kann, wird das Ergebnis schneller verarbeitet. Neben der Zeit- und Ressourceneinsparung bietet die Spracherkennung auch mehr Ausdrucksmöglichkeiten, da einige von uns im verbalen Ausdruck besser sind als im Schreiben. Alternative Methode: Bei der Spracherkennung registriert das Audio-Front-End-Gerät (Mikrofon) Ihre Stimme, wandelt sie in ein elektrisches Signal um und digitalisiert sie durch folgende Schritte: - Ihre Wörter werden von der Spracherkennungssoftware zur Merkmalsextraktion wiederholt. - Die wiederholten Wörter werden als Sprachproben gespeichert, und die statistischen Mittelwerte mehrerer Proben werden berechnet. - Die durchschnittlichen Proben werden verwendet, um das Spracherkennungssystem zu trainieren. - Die Reaktion des Systems wird auf die Eingabe des Sprechers personalisiert. Arten der Spracherkennung Wir verwenden Spracherkennung in intelligenten Lautsprechern, mobilen Geräten, Desktops und Laptops. Auf all diesen Geräten können Sie eine Rücksprechfunktion einrichten, die Ihren Bildschirm liest und Ihre Wörter vokalisiert. Dies reduziert Ihre Bildschirmzeit und gibt Ihnen die volle Kontrolle über Ihr Gerät. Welche anderen Arten von Spracherkennungssystemen werden heutzutage verwendet? - Sprecherabhängiges System muss vor der Verwendung auf mehrere Wörter und Phrasen trainiert werden. - Das sprecherunabhängige System, auch bekannt als Spracherkennungssoftware, erkennt die Stimme einer Person ohne Training. - Diskrete Spracherkennung erfordert, dass der Benutzer zwischen den Wörtern pausiert, damit der Computer die Stimme interpretieren kann. - Kontinuierliche Spracherkennung versteht den normalen Sprachfluss, genau wie die Sprachtypfunktion von Google Docs. - Natürliches Text-zu-Sprache versteht nicht nur eine menschliche Stimme, sondern kann auch auf die gestellten Fragen antworten. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder konversationelle künstliche Intelligenz (KI) wird verwendet, um diese Systeme zu erstellen. Ein angepasstes Spracherkennungssystem auf Ihrem Computer kann Ihnen helfen, Aufgaben wie das Formatieren und Speichern von Text, das Surfen im Internet, das Herunterladen von Bildern, das Drucken und Senden von Dokumenten, das Schreiben von Vorschlägen und Projektbriefings, das Ausfüllen von Online-Bewerbungsformularen, das Reagieren auf Sprachbefehle, das Beantworten von Anfragen durch Online-Suchen, das Tätigen von Telefon- oder Zoom-Anrufen, das Hinzufügen oder Löschen eines Kontakts, das Einstellen von Terminerinnerungen und Benachrichtigungen zu verwalten. Hauptmerkmale der Spracherkennung Viele Spracherkennungssoftware läuft auf neuronalen Netzwerken, was sie zeit- und kosteneffizient macht. Neuronale Netzwerke arbeiten mit großen Rechendatensätzen, die Sprache schnell verarbeiten. Die neuronalen Netzwerke sind mit den folgenden Funktionen ausgestattet: - Sprachgewichtung. Sie können Ihre Präzision verbessern, indem Sie einige häufig verwendete Wörter gewichten. Das System kann diese Wörter vorab ausfüllen, wenn es Ihr Sprachmuster kennt. - Sprecherkennzeichnung. Basierend auf Ihrer Phonetik und Ihrem Stimmton kann das System kategorisieren, welcher Sprecher mit ihm interagiert. - Akustiktraining. Das System kann darauf trainiert werden, die Hintergrundgeräusche einer Geschäftsumgebung zu verstehen und sich daran anzupassen. - Profanitätsfilterung. Filtert Schimpfwörter oder unerwünschte Phrasen heraus, um die Ausgabe zu bereinigen. Wussten Sie schon? Die globale Marktgröße für Sprach- und Spracherkennung wird voraussichtlich von 9,4 Milliarden USD im Jahr 2022 auf 28,1 Milliarden USD im Jahr 2027 wachsen, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 24,4 %. Anwendungen der Spracherkennung in verschiedenen Branchen Die Spracherkennung hat sich in jedem Haushalt einen kleinen Platz geschaffen. Vom Abspielen Ihrer Lieblingsmusik über das Surfen im Internet bis hin zum Ziehen der Vorhänge sind digitale Assistenten zu unseren Freunden geworden. Abgesehen von persönlichen Interessen verwenden wir sprachbasierte Tools aus vielen beruflichen Gründen. Der sich ständig weiterentwickelnde Aspekt der Sprachtechnologie spiegelt sich in den folgenden Branchen wider. - Gesundheitswesen: Mithilfe der Spracherkennung können Gesundheitsdienstleister wie Krankenschwestern oder Ärzte Notizen an ihre Computer diktieren, ohne die Patientenversorgung zu vernachlässigen. - Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen: Banken und Versicherungsunternehmen haben oft Schwierigkeiten mit ihrem Kundenservice. Ein Junior-Mitarbeiter und ein Filialleiter wiederholen dem Kunden die gleichen Anweisungen. Um dies zu lösen, werden häufige Anfragen zum Eröffnen eines Bankkontos oder zur Beantragung einer Kreditkarte in Echtzeit mit Sprachsteuerung automatisiert. - Rekrutierungs-Chatbots: Mitarbeiter fühlen sich zunehmend wohl dabei, mit Chatbots zu kommunizieren. Ob sie sich einer Leistungsbewertung, einer Beförderung, einer Stellenausschreibung oder sogar einem Vorstellungsgespräch stellen, ein Chatbot kann mit ihnen interagieren und die Arbeit Ihrer HR-Teams erleichtern. - Werbung: Viele Marken verwenden die Sprachdaten der Benutzer, um eine Markteinführungsstrategie zu erstellen. Wenn Sie beispielsweise im Internet nach „Online-Tanzkursen“ suchen, können einige relevante Tanzagenturen in Ihrem Posteingang landen. Ihr Browser speichert nicht nur die Anfrage, sondern auch das Suchmuster, den Akzent und den Standort. Unternehmen können auf diese Daten zugreifen, um ihre Dienstleistungen anzubieten. - E-Commerce: Wir müssen nicht mehr aufstehen, um das Licht während unseres Lieblingsfilms anzupassen. Digitale Assistenten wie Alexa oder Google Home erledigen alles für uns. Wir können auch Musik kaufen, online einkaufen, Spiele spielen und Hörbücher hören. - Luftfahrt: Bevor ein Flugzeug abhebt, müssen die Piloten eine lange Checkliste mit Motoranforderungen durchgehen. Manchmal übersehen sie wichtige Schritte auf der Liste. Mit Sprache-zu-Text im Cockpit können Piloten die Checkliste anhören und sicherstellen, dass alles vor dem Start in Ordnung ist. - Unternehmensbereich: In der Unternehmensbranche fördert die Spracherkennung die Mitarbeiterdiversität, Empathie und Inklusion. Sie bietet eine komfortable, ergonomische Alternative zu den traditionellen Arbeitsformen. E-Mails und Dokumente können transkribiert werden, ohne auf einer Tastatur zu tippen. Mitarbeiter können die Sprachtypisierung auf ihren Dokumenten einstellen und ihre Ideen ausdrücken, ohne sich mit inneren Kritikern auseinandersetzen zu müssen. Sie können auch die Protokolle eines Meetings oder vorab aufgezeichnete Meeting-Clips in Sekundenschnelle erstellen. Abwesende Mitarbeiter können den Verlauf der alten Kommunikation nachverfolgen. Insgesamt schafft es einen verzeihenderen und empathischeren Arbeitsplatz. Wussten Sie schon? Die Royal Bank of Canada ermöglicht es Benutzern, Rechnungen über Sprachbefehle in Bankanwendungen zu bezahlen. Auch die United Service Automobile Association (USAA), eine Finanzdienstleistungsgruppe, bietet über digitale Assistenten wie Alexa Zugriff auf die Kontoinformationen der Mitglieder. Spracherkennungsprozess auf dem Desktop Nachdem wir das Wesentliche der Spracherkennung verstanden haben, schauen wir uns die verschiedenen Hardware- und Softwareanforderungen an, um dieses Programm auf Ihrem Desktop auszuführen. Bevor Sie die Sprachfunktion aktivieren, schließen Sie Ihr externes Mikrofon und Headset über einen USB-Anschluss an. Schalten Sie Ihr internes Mikrofon ein, wenn Sie kein externes Headset verwenden. Jetzt sind Sie bereit, sich verschiedene Möglichkeiten anzusehen, um die Spracherkennungstechnologie auf verschiedenen Betriebssystemen zu aktivieren. Microsoft Windows 11 (Windows-Spracherkennung) Die Schritte zum Einrichten eines Mikrofons für Windows 11 und frühere Versionen von Microsoft Windows sind weitgehend ähnlich. - Wählen Sie Start > Einstellungen > Zeit und Sprache > Sprache - Klicken Sie unter Mikrofon auf Erste Schritte. - Wenn das Sprachassistentenfenster geöffnet wird, startet die Sprachtypisierung automatisch. Wenn der Sprachassistent während des Betriebs Mikrofonprobleme erkennt, wird eine Eingabeaufforderung auf dem Bildschirm angezeigt. Sie können Optionen daraus auswählen, um das Problem zu lösen. Befolgen Sie diese Schritte, um Ihr Microsoft Windows-Betriebssystem so zu trainieren, dass es mit Ihrer Stimme arbeitet: - Drücken Sie die Windows-Logo-Taste + Strg + S. Das Setup für die Spracherkennung wird geöffnet. - Lesen Sie die Anweisungen durch und wählen Sie Weiter. Beenden Sie das Setup. - Wenn Sie dies bereits eingerichtet haben, wird diese Tastenkombination den Sprachassistenten erneut öffnen. - Gehen Sie zur Systemsteuerung. Wählen Sie Erleichterte Bedienung > Spracherkennung > Trainieren Sie Ihren Computer, um Sie besser zu verstehen. Microsoft Office 365 Sie können den Diktierbefehl in Microsoft Word und Powerpoint verwenden, um Ihre Inhalte zu diktieren. Mit diesem Befehl können Sie Ihre Sprache mit einem Mikrofon und einer zuverlässigen Internetverbindung in Text umwandeln. Sie können Ihre Gedanken direkt drucken und Artikel oder schnelle Notizen erstellen. Sie müssen jedoch die Satzzeichen aussprechen. Das System kann sie nicht entschlüsseln. - Melden Sie sich mit einem mikrofonfähigen Gerät bei Ihrem Microsoft-Konto an. - Öffnen Sie ein neues oder bestehendes Dokument und wählen Sie Start > Diktieren. - Warten Sie, bis die Diktier-Schaltfläche aktiviert wird, was anzeigt, dass das Programm bereit ist, Ihnen zuzuhören. - Beginnen Sie zu sprechen, und Sie werden sehen, wie Ihre Wörter auf dem Bildschirm erscheinen. Mac OS Diktat Im macOS Ventura können Sie Text auf verschiedene Arten diktieren. Für das Online-Internet-Browsing können Sie Siri verwenden. Wenn Sie Text diktieren und Ihren Mac mit Ihrer Stimme steuern möchten, gehen Sie wie folgt vor: - Wählen Sie auf Ihrem Mac Apple-Menü > Systemeinstellungen > Tastatur - Wählen Sie im Tastaturfenster die letzte Option: Diktat - Klicken Sie auf Ein. Es erscheint eine Eingabeaufforderung, die Sie auffordert, das Diktat zu aktivieren. Wählen Sie diese Option. - Klicken Sie auf das Sprach-Pop-up-Menü, um in einer anderen Sprache zu diktieren, und wählen Sie dann eine Sprache oder einen Dialekt. Sie können entweder eine benutzerdefinierte Sprache auswählen und eine Sprache hinzufügen oder aus der vorhandenen Liste auswählen. - Um die Sprache zu entfernen, klicken Sie auf das Sprach-Pop-up-Menü. Wählen Sie Anpassen und deaktivieren Sie dann die Sprache. 95,95 % ist die Genauigkeitsrate der Google Speech Cloud Application Programming Interface (API). Quelle: SerpApi Googles Sprachzugriff Google ist seit über einem Jahrzehnt im Bereich der Spracherkennung tätig. Mit seinen spezifischen Produkten wie Google App Keep, Google Voice Search und Google Home konnte Google 230 Milliarden Wörter speichern. Das maschinelle Lernmodell, das Google zur Erkennung und Umwandlung menschlicher Sprache verwendet, arbeitet mit atemberaubender Geschwindigkeit. Spracherkennung auf Mobilgeräten: - Android. Sie können die offene Anwendung aufrufen, einen Sprachanruf tätigen und das Internet einfach durch Interaktion mit Ihrem mobilen Gerät durchsuchen. Sie können auch Google Voice verwenden, um eine Antwort auf die meisten Ihrer Fragen zu erhalten oder Dokumente zu erstellen. - iPhones und iPads. Siri ist ein virtueller Assistent, der Ihre Bedürfnisse auf iPhones oder iPads erfüllt. Egal, ob Sie jemanden anrufen, Alarme einstellen oder Ihr Telefon sperren möchten, Siri ist für Sie da. Top-Spracherkennungssoftware im Jahr 2024 Spracherkennungssoftware wird verwendet, um unsere Wörter mithilfe von Sprache-zu-Text in computergestützten Text umzuwandeln. Sie kann in einem Autosystem, bei kommerziellen Unternehmen oder für behinderte Menschen verwendet werden. Unternehmen verwenden diese Software für interaktive Sprachantworten (IVR), um Kundenanfragen zu automatisieren. Sie wird auch verwendet, um Geschäfts-IDs zu überprüfen. Um in diese Kategorie aufgenommen zu werden, muss die Software: - Maschinelle Lernalgorithmen enthalten, die verschiedene Sprachen interpretieren. - Eine digitale Datenbank mit Vokabular haben. - Audio- und Videodateien bearbeiten und umwandeln. - Sprachmodelle auf Benutzereingaben trainieren. - Inhalte über Handmikrofone, externe Mikrofone und Mobiltelefone erfassen. *Unten sind die fünf führenden Spracherkennungssoftware-Tools aus dem Winter 2023 Grid® Report von G2 aufgeführt. Einige Bewertungen wurden möglicherweise zur Klarheit bearbeitet. 1. Google Cloud Speech-to-Text Google Cloud Speech-to-Text ist eine cloudbasierte Spracherkennungs-API-Plattform, die es Ihnen ermöglicht, über 73 Sprachen in ein menschenlesbares Format zu transkribieren und automatisierte Antworten zu generieren, die genau, schnell und kontextbezogen sind. Dieses Tool wird konsequent als führend in der Kategorie Spracherkennung eingestuft und wird für gerätebasierte Spracherkennung verwendet. Was Benutzer am meisten mögen? Google Cloud Speech-to-Text ist extrem einfach zu bedienen. Es kann problemlos in jede Besprechung oder Sprachsitzung integriert werden. Die Geschwindigkeit, mit der es Text generiert, ist fast in Echtzeit. Aufgrund seiner Geschwindigkeit wird die Inhaltserstellung superschnell, was dem Benutzer viel Zeit spart. Ein wichtiges Merkmal, das ich bei Google Speech-to-Text beobachtet habe, ist, dass es Sätze automatisch basierend auf dem Verständnis von NLP punktiert. - Google Cloud Speech-to-Text Review, Varad V. Was Benutzer nicht mögen? Neben einigen guten Funktionen hat es auch einige Nachteile, wie z.B. dass es eine Internetverbindung erfordert, was bedeutet, dass es nicht offline funktioniert. Außerdem sind wir uns nicht sicher über die Privatsphäre, wie der Google-Server die Benutzerdaten handhabt und wie sie verwendet werden, um seine Funktionen zu verbessern. Manchmal spüre ich eine Verzögerung, wenn eine Echtzeit-Transkription erforderlich ist, die verbessert werden muss. - Google Cloud Speech-to-Text Review, Varad V. 2. Deepgram Deepgram ist die erste KI-basierte Transkriptionssoftware für die Mensch-Computer-Interaktion. Egal, ob die Quelle hochauflösende, einsprechige Diktate oder überfüllte, laute Vorlesungen sind, Deepgram liefert genaue Ergebnisse. Was Benutzer am meisten mögen? „Das beeindruckendste an ihrem Transkriptionsdienst ist die Geschwindigkeit. Wir haben viele Transkriptionsdienste ausprobiert, und Deepgram hat uns mit Geschwindigkeit und Genauigkeit umgehauen. Mit ihren sehr wettbewerbsfähigen Preisen im Vergleich zu den großen Anbietern ist es ein Kinderspiel.“ - Deepgram Review, Andrei T. Was Benutzer nicht mögen? „Der Dienst kann unzuverlässig sein, wenn man ihn am meisten braucht. Es gibt Zeiten, in denen die Transkriptionsantwortzeiten über 5 Minuten liegen.“ - Deepgram Review, Dhonn L. 3. Whisper Whisper ist ein allgemeines Sprach-zu-Text-Tool, das auf starken NLP-Algorithmen trainiert ist, um Sprachbefehle zu analysieren und in greifbare Aktionen umzuwandeln. Whisper arbeitet mit verschiedenen Formen von Audio, Studiendaten, räumlichen Daten und Sonics, um mehrsprachige menschliche Befehle zu verstehen und die dahinter stehenden Gefühle zu analysieren. Was Benutzer am meisten mögen? „Whisper beeindruckt mit seiner nahtlosen Benutzeroberfläche, die mühelose Kommunikation gewährleistet. Die Implementierung ist unkompliziert, obwohl ein wenig anfängliche Anleitung das Onboarding-Erlebnis verbessern würde. Der Kundensupport ist zuverlässig, hat aber gelegentlich Verzögerungen. Seine häufige Nutzung unterstreicht seine Praktikabilität, während ein reichhaltiger Funktionsumfang unterschiedliche Kommunikationsbedürfnisse abdeckt. Die Integration in bestehende Arbeitsabläufe ist reibungslos und trägt zu seiner allgemeinen Attraktivität bei.“ - Whisper Review, Shashi P. Was Benutzer nicht mögen? „Der Hauptkritikpunkt ist, dass das Modell bei langen Transkriptionen nicht in der Lage ist, vollständig in einem Durchgang zu transkribieren, da es so konzipiert ist, dass es nur 30-Sekunden-Audiodateien aufnimmt.“ - Whisper Review, Dhonn L. 4. Krisp Krisp gibt Ihnen die Möglichkeit, klar und selbstbewusst mit Ihren Mitarbeitern, Kollegen, Kunden oder Verbrauchern zu kommunizieren. Es ist eine KI-basierte Sprachautomatisierungslösung, die Ihre Interpretationsfähigkeiten verbessert und Ihnen bei der Erstellung von Dokumenten hilft. Was Benutzer am meisten mögen? „Ich kann nicht glauben, wie erstaunlich die Fähigkeit von Krisp ist, zwischen meiner Stimme zu unterscheiden und Hintergrundgeräusche vollständig auszublenden. Jetzt, da so viele Menschen von zu Hause aus arbeiten, haben wir uns daran gewöhnt, dass sich Menschen für Hunde oder Kinder oder andere Geräusche entschuldigen. Aber mit Krisp habe ich meine Hunde direkt neben mir bellen lassen, und die anderen Personen in meinen Videogesprächen können die Hunde überhaupt nicht hören – aber sie können mich perfekt hören!“ - Krisp Review, Crystal D. Was Benutzer nicht mögen? „Die 90 Minuten pro Tag für die kostenlose Stufe bringen einen ziemlich weit, aber sie zählen automatisch herunter, wenn man es eingeschaltet hat und nicht einmal spricht. Ich wünschte, es würde nur Minuten zählen, in denen man tatsächlich spricht oder nicht stummgeschaltet ist.“ - Krisp Review, Tai H. 5. Otter.ai Otter.ai leitet Bedeutung aus jedem Gespräch ab, das Sie führen. Es ist ein führendes Sprachanalytik- und Kollaborationstool, das Teammitglieder basierend auf dem, was sie sagen, verbindet. Es integriert sich auch mit führenden Videokonferenz-Tools wie Zoom, Microsoft Teams und Google Meet. Was Benutzer am meisten mögen? „Ich muss Menschen interviewen und Artikel für die Arbeit schreiben. Ich liebe es, Otter zu verwenden, um meine Interviews aufzuzeichnen und zu transkribieren. Das spart mir Stunden mühsamer Arbeit und lässt mich mehr von den angenehmen und kreativen Aspekten meiner Arbeit machen.“ - Otter.ai Review, Gray G. Was Benutzer nicht mögen? „Die Fähigkeit, verschiedene Sprecher zu kennzeichnen, ist nützlich, aber hier ist die KI nicht so gut. Ich bekomme oft Hin und Her zwischen zwei oder mehr Sprechern, die als einer zusammengefasst werden.“ - Otter.ai Review, Patrick H. Alternative Lösungen für Spracherkennungssoftware Je nach dem Flaggschiff-Sprachassistenten, den Sie entwickeln möchten, können sich die Backend-Softwareanforderungen ändern. Hier sind einige Alternativen, die Sie in Betracht ziehen sollten, wenn Sie mit verschiedenen Arten von Audiotranskriptionen arbeiten. 1. KI-Chatbot-Software: KI-Chatbots sind auf effektive Deep-Learning-Algorithmen trainiert, um dialogbasierte Interaktionen mit menschlichen Benutzern zu führen. Die sich selbst entwickelnde natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und das natürliche Sprachverständnis (NLU) ermöglichen es Computersystemen, Anfragen zu kontextualisieren, auf Benutzersentimente einzugehen und ihnen die richtige Lösung zu bieten. KI-Chatbot-Software ist ein Fortschritt in der Welt der Sprach- und Textautomatisierung und hat die Anfragenlösung einfacher und effektiver gemacht. Top 5 KI-Chatbot-Software im Jahr 2024 - ChatGPT - Simplified - Gemini - Zoom Workplace - Kore.AI * Oben sind die fünf führenden Datenkennzeichnungssoftware aus dem Spring 2024 Grid® Report von G2 aufgeführt. 2. Konversationsintelligenz-Software: Konversationstools werden verwendet, um Verkaufsanrufe zu analysieren, zu transkribieren und zu dokumentieren. Dieses Tool verwendet maschinelles Lernen, um bedeutungsvolle Daten zu extrahieren, wichtige Stimmungen und Käuferprobleme auszuschließen und Zusammenfassungen für Vertriebsmitarbeiter und Geschäftsentwicklungsmitarbeiter zu erstellen. Konversationsintelligenz-Software gibt Ihnen die richtigen harten Fakten, um besser mit Ihren Interessenten in Kontakt zu treten und Geschäfte schneller abzuschließen. Top 5 Konversationsintelligenz-Software im Jahr 2024 - Salesforce Sales Cloud - Gong - Fathom - HubSpot Sales Hub - Avoma * Oben sind die fünf führenden Konversationsintelligenz-Software aus dem Spring 2024 Grid® Report von G2 aufgeführt. 3. Intelligente virtuelle Assistenten-Software: Diese Tools fungieren als digitale Mitarbeiter oder Live-Support-Agenten, die auf Expertensystemen basieren, um Kunden und Interessenten schnelle Lösungen zu bieten. Im Gegensatz zu Chatbot-Tools verwendet diese Software gesellige Techniken, um eine starke Beziehung zu Kunden aufzubauen und sie zu Markenvertrauen und Loyalität zu führen. Sie lösen die Herausforderungen der Benutzer, lesen Support-E-Mails und Eskalationen, leiten Anrufe an die richtige Abteilung weiter und erweitern ihren Wortschatz, um in zukünftigen Gesprächen prägnanter zu sein. Top 5 Intelligente virtuelle Assistenten im Jahr 2024 - Kore.AI - Genesys Cloud CX - Moveworks - Conversica - Ultimate * Oben sind die fünf führenden intelligenten virtuellen Agenten aus dem Spring 2024 Grid® Report von G2 aufgeführt. Räuspern Sie sich und sprechen Sie Ihre Meinung aus Egal, ob Sie eine Schreibblockade überwinden, aus einer schwierigen Situation herauskommen oder mehrere Aufgaben jonglieren, die Spracherkennung steht Ihnen zur Seite. Mit kontinuierlichen Experimenten in der KI wird die Spracherkennungstechnologie bald alle Barrieren der Mensch-Computer-Interaktion beseitigen. Erfahren Sie, wie Sprachassistenten im Technologiemarkt boomen und zu einem der beliebtesten industriellen Durchbrüche für Softwareanbieter und -käufer geworden sind.