###
  • Интернет
  • Программы
  • Игры
  • Проблемы
  • Windows
  • Социальные сети
  • Android
  • Ios

    • Преобразователь речи. Сверхбыстрое распознавание речи без серверов на реальном примере

    30.10.2019 Мобильный интернет

    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.

    «Хотелось бы сразу сказать, что с сервисами распознавания имею дело впервые. И поэтому расскажу о сервисах, с обывательской точки зрения» - отметил наш эксперт – «для тестирования распознавания я использовал пользовался тремя инструкциями: Google, Yandex и Azure».

    Google

    Небезызвестная IT-корпорация предлагает протестировать свой продукт Google Cloud Platform в режиме онлайн. Опробовать работу сервиса может бесплатно любой желающий. Сам продукт удобен и понятен в работе.

    Плюсы:

    • поддержка более чем 80 языков;
    • быстрая обработка имен;
    • качественное распознавание в условиях плохой связи и при наличии посторонних звуков.

    Минусы :

    • есть трудности при распознавании сообщений с акцентом и плохим произношением, что делает систему трудной в использовании кем-то кроме носителей языка;
    • отсутствие внятной технической поддержки сервиса.

    Yandex

    Распознавание речи от Yandex предоставляется в нескольких вариантах:

    • Облако
    • Библиотека для доступа с мобильных приложений
    • «Коробочная» версия
    • JavaScript API

    Но будем объективными. Нас, в первую очередь, интересует не разнообразие возможностей использования, а качество распознавания речи. Поэтому, мы воспользовались пробной версией SpeechKit .

    Плюсы:

    • простота в использовании и настройке;
    • хорошее распознавание текста на Русском языке;
    • система выдаёт несколько вариантов ответов и через нейронные сети пытается найти самый похожий на правду вариант.

    Минусы:

    • при потоковой обработке некоторые слова могут определяться некорректно.

    Azure

    Система Azure разработана компанией Microsoft. На фоне аналогов она сильно выделяется за счёт цены. Но, будьте готовы столкнуться с некоторыми трудностями. Инструкция, представленная на официальном сайте то ли неполная, то ли устаревшая. Адекватно запустить сервис нам так и не удалось, поэтому пришлось воспользоваться сторонним окном запуска. Однако, даже здесь для тестирования вам понадобится ключ от сервиса Azure.

    Плюсы:

    • относительно других сервисов, Azure очень быстро обрабатывает сообщения в режиме реального времени.

    Минусы:

    • система очень чувствительна к акценту, с трудом распознает речь не от носителей языка;
    • система работает только на английском языке.

    Итоги обзора:

    Взвесив все плюсы и минусы мы остановились на Яндексе. SpeechKit дороже чем Azure, но дешевле чем Google Cloud Platform. В программе от Google было замечено постоянное улучшение качества и точности распознавания. Сервис самосовершенствуется за счет технологий машинного обучения. Однако, распознавание русскоязычных слов и фраз у Яндекса на уровень выше.

    Как использовать распознавание голоса в бизнесе?

    Вариантов использования распознавания масса, но мы остановим ваше внимание на том, который, в первую очередь, повлияет на продажи вашей компании. Для наглядности разберём процесс работы распознавания на реальном примере.

    Не так давно, нашим клиентом стал один, известный всем SaaS сервис (по просьбе компании, имя сервиса не разглашается). С помощью F1Golos они записали два аудиоролика, один из которых был нацелен на продление жизни тёплых клиентов, другой – на обработку запросов клиентов.

    Как продлить жизнь клиентов с помощью распознавания голоса?

    Зачастую, SaaS сервисы работают по ежемесячной абонентской плате. Рано или поздно, период пробного пользования или оплаченного трафика - заканчивается. Тогда появляется необходимость продления услуги. Компанией было принято решение предупреждать пользователей об окончании трафика за 2 дня до истечения срока пользования. Оповещение пользователей происходило через голосовую рассылку. Ролик звучал так: «Добрый день, напоминаем, что у вас заканчивается период оплаченного пользования сервисом ХХХ. Для продления работы сервиса скажите - да, для отказа от предоставляемых услуг скажите нет».

    Звонки пользователей, которые произнесли кодовые слова: ДА, ПРОДЛИТЬ, ХОЧУ, ПОДРОБНЕЕ; были автоматически переведены на операторов компании. Так, порядка 18% пользователей продлили регистрацию благодаря лишь одному звонку.

    Как упростить систему обработки данных с помощью распознавание речи?

    Второй аудиоролик, запущенный той же компанией, носил другой характер. Они использовали голосовую рассылку для того, чтобы снизить издержки на верификацию номеров телефона. Ранее они проверяли номера пользователей с помощью звонка-роботом. Робот просил пользователей нажать определенные клавиши на телефоне. Однако с появлением технологий распознавания, компания сменила тактику. Текст нового ролика звучал следующим образом: «Вы зарегистрировались на портале ХХХ, если вы подтверждаете свою регистрацию, скажите да. Если вы не направляли запрос на регистрацию, скажите нет». Если клиент произносил слова: ДА, ПОДТВЕРЖДАЮ, АГА или КОНЕЧНО, данные об этом моментально переводились в CRM-систему компании. И запрос на регистрацию подтверждался автоматически за пару минут. Внедрение технологий распознавания снизило время одного звонка с 30 до 17 секунд. Тем самым, компания снизила издержки почти в 2 раза.

    Если вам интересны другие способы использования распознавания голоса, или вы хотите узнать подробнее о голосовых рассылках, переходите по ссылке. На F1Golos вы сможете оформить первую рассылку бесплатно и узнать на себе, как работают новые технологии распознавания.

    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

    Человека всегда привлекала идея управлять машиной естественным языком. Возможно, это отчасти связано с желанием человека быть НАД машиной. Так сказать, чувствовать свое превосходство. Но основной посыл - это упрощение взаимодействия человека с искусственным интеллектом. Управление голосом в Linux с переменным успехом реализуется без малого уже четверть века. Давай разберемся в вопросе и попробуем сблизиться с нашей ОС настолько, насколько это только возможно.

    Суть дела

    Системы работы с человеческим голосом для Linux существуют давно, и их великое множество. Но не все они корректно обрабатывают русскую речь. Некоторые и вовсе заброшены разработчиками. В первой части нашего обзора мы поговорим непосредственно о системах распознавания речи и голосовых ассистентах, а во второй - рассмотрим конкретные примеры их использования на Linux-десктопе.

    Следует различать собственно системы распознавания речи (перевод речи в текст или в команды), такие как, например, CMU Sphinx, Julius, а также приложения на основе этих двух движков, и голосовые ассистенты, ставшие популярными с развитием смартфонов и планшетов. Это, скорее, побочный продукт систем распознавания речи, дальнейшее их развитие и воплощение всех удачных идей распознавания голоса, применение их на практике. Для Linux-десктопов таких пока мало.

    Надо понимать, что движок распознавания речи и интерфейс к нему - это разные вещи. Таков базовый принцип архитектуры Linux - разделение сложного механизма на более простые составные части. Самая сложная работа ложится на плечи движков. Обычно это скучная консольная программа, работающая незаметно для пользователя. Пользователь же взаимодействует в основном с программой-интерфейсом. Создать интерфейс несложно, поэтому основные усилия разработчики направляют именно на разработку открытых движков распознавания речи.

    Что было раньше

    Исторически сложилось так, что все системы работы с речью в Linux развивались не спеша и скачкообразно. Причина не в криворукости разработчиков, а в высоком уровне вхождения в среду разработки. Написание кода системы для работы с голосом требует высокой квалификации программиста. Поэтому, перед тем как начать разбираться с системами работы с речью в Linux, необходимо сделать небольшой экскурс в историю. Была когда-то в IBM такая чудесная операционная система - OS/2 Warp (Merlin). Вышла она в сентябре далекого уже 1996 года. Кроме того, что она обладала очевидными преимуществами перед всеми остальными операционками, OS/2 была укомплектована весьма продвинутой системой распознавания речи - IBM ViaVoice . Для того времени это было очень круто, учитывая, что ОС работала на системах с 486-м процессором с объемом ОЗУ от 8 Мбайт (!).

    Как известно, OS/2 проиграла битву Windows, однако многие ее компоненты продолжили существовать независимо. Одним из таких компонентов стала та самая IBM ViaVoice, превратившаяся в самостоятельный продукт. Так как IBM всегда любила Linux, ViaVoice была портирована на эту ОС, что дало детищу Линуса Торвальдса самую передовую для своего времени систему распознавания речи.

    К сожалению, судьба ViaVoice сложилась не так, как хотели бы линуксоиды. Сам движок распространялся бесплатно, но его исходники оставались закрытыми. В 2003 году IBM продала права на технологию канадо-американской компании Nuance. Nuance, разработавшая, пожалуй, самый успешный коммерческий продукт для распознавания речи - Dragon Naturally Speeking , здравствует и ныне. На этом бесславная история ViaVoice в Linux практически закончилась. За то короткое время, что ViaVoice была бесплатной и доступной линуксоидам, к ней разработали несколько интерфейсов, таких, например, как Xvoice. Однако проект давно заброшен и ныне практически неработоспособен.

    INFO

    Самое сложное звено в машинном распознавании речи - естественный человеческий язык.

    Что сегодня?

    Сегодня все гораздо лучше. В последние годы, после открытия исходников Google Voice API, ситуация с развитием систем распознавания речи в Linux значительно улучшилась, выросло качество распознавания. Например, проект Linux Speech Recognition на основе Google Voice API показывает очень неплохие результаты для русского языка. Все движки работают примерно одинаково: сначала звук с микрофона устройства юзера попадает в систему распознавания, после чего либо голос обрабатывается на локальном устройстве, либо запись отправляется на удаленный сервер для дальнейшей обработки. Второй вариант больше подходит для смартфонов или планшетов. Собственно, именно так и работают коммерческие движки - Siri, Google Now и Cortana.

    Из всего многообразия движков для работы с человеческим голосом можно выделить несколько активных на данный момент.

    WARNING

    Установка многих из описанных систем распознавания речи - нетривиальная задача!

    CMU Sphinx

    Большая часть разработки CMU Sphinx ведется в университете Карнеги - Меллона. В разное время над проектом работали и Массачусетский технологический институт, и покойная ныне корпорация Sun Microsystems. Исходники движка распространяются под лицензией BSD и доступны как для коммерческого, так и для некоммерческого использования. Sphinx - это не пользовательское приложение, а, скорее, набор инструментов, который можно применить в разработке приложений для конечных пользователей. Sphinx сейчас - это крупнейший проект по распознаванию речи. Он состоит из нескольких частей:

    • Pocketsphinx - небольшая быстрая программа, обрабатывающая звук, акустические модели, грамматики и словари;
    • библиотека Sphinxbase, необходимая для работы Pocketsphinx;
    • Sphinx4 - собственно библиотека распознавания;
    • Sphinxtrain - программа для обучения акустическим моделям (записям человеческого голоса).

    Проект развивается медленно, но верно. И главное - его можно использовать на практике. Причем не только на ПК, но и на мобильных устройствах. К тому же движок очень хорошо работает с русской речью. При наличии прямых рук и ясной головы можно настроить распознавание русской речи с помощью Sphinx для управления домашней техникой или умным домом. По сути, можно обычную квартиру превратить в умный дом, чем мы и займемся во второй части этого обзора. Реализации Sphinx имеются для Android, iOS и даже Windows Phone. В отличие от облачного способа, когда работа по распознаванию речи ложится на плечи серверов Google ASR или Яндекс SpeechKit, Sphinx работает точнее, быстрее и дешевле. И полностью локально. При желании можно научить Sphinx русской языковой модели и грамматике пользовательских запросов. Да, придется немного потрудиться при установке. Равно как и настройка голосовых моделей и библиотек Sphinx - занятие не для новичков. Так как основа CMU Sphinx - библиотека Sphinx4 - написана на Java, можно включать ее код в свои приложения для распознавания речи. Конкретные примеры использования будут описаны во второй части нашего обзора.

    VoxForge

    Особо выделим понятие речевого корпуса. Речевой корпус - это структурированное множество речевых фрагментов, которое обеспечено программными средствами доступа к отдельным элементам корпуса. Иными словами - это набор человеческих голосов на разных языках. Без речевого корпуса невозможна работа ни одной системы распознавания речи. В одиночку или даже небольшим коллективом создать качественный открытый речевой корпус сложно, поэтому сбором записей человеческих голосов занимается специальный проект - VoxForge .

    Любой, у кого есть доступ к интернету, может поучаствовать в создании речевого корпуса, просто записав и отправив фрагмент речи. Это можно сделать даже по телефону, но удобней воспользоваться сайтом. Конечно, кроме собственно аудиозаписи, речевой корпус должен включать в себя дополнительную информацию, такую как фонетическая транскрипция. Без этого запись речи бессмысленна для системы распознавания.


    HTK, Julius и Simon

    HTK - Hidden Markov Model Toolkit - это инструментарий для исследования и разработки средств распознавания речи с использованием скрытых марковских моделей, разрабатывается в Кембриджском университете под патронажем Microsoft (Microsoft когда-то выкупила этот код у коммерческого предприятия Entropic Cambridge Research Laboratory Ltd, а затем вернула его Кембриджу вместе с ограничивающей лицензией). Исходники проекта доступны всем желающим, но использование кода HTK в продуктах, предназначенных для конечных пользователей, запрещено лицензией.

    Однако это не означает, что HTK бесполезен для Linux-разработчиков: его можно использовать как вспомогательный инструмент при разработке открытых (и коммерческих) средств распознавания речи, что и делают разработчики открытого движка Julius, который разрабатывается в Японии. Julius лучше всего работает с японским языком. Великий и могучий тоже не обделен, ведь в качестве голосовой базы данных используется все тот же VoxForge.

    Продолжение доступно только подписчикам

    Вариант 1. Оформи подписку на «Хакер», чтобы читать все материалы на сайте

    Подписка позволит тебе в течение указанного срока читать ВСЕ платные материалы сайта. Мы принимаем оплату банковскими картами, электронными деньгами и переводами со счетов мобильных операторов.