{"id":19118,"date":"2020-02-21T00:00:00","date_gmt":"2020-02-21T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/localhost:10083\/non-categorizzato\/how-speech-to-text-works-it\/"},"modified":"2024-03-15T14:07:39","modified_gmt":"2024-03-15T13:07:39","slug":"come-funziona-tecnologia-riconoscimento-vocale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp-staging.amberscript.com\/it\/blog\/come-funziona-tecnologia-riconoscimento-vocale\/","title":{"rendered":"Come funziona il software di riconoscimento vocale?"},"content":{"rendered":"\n

Lo speech-to-text, chiamato anche riconoscimento vocale, \u00e8 il processo di sbobinare l’audio in testo quasi in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n

Lo fa utilizzando algoritmi linguistici per classificare i segnali uditivi e convertirli in parole, che vengono poi visualizzate come caratteri Unicode.<\/p>\n\n\n\n

Questi caratteri possono essere consumati, visualizzati e utilizzati da applicazioni, strumenti e dispositivi esterni.<\/p>\n\n\n\n


Indice<\/h2>\n\n\n\n
    \n
  1. Cos’\u00e8 il software speech to text (parlato-testo)?\u00a0<\/span><\/li>\n\n\n\n
  2. Qual \u00e8 lo stato attuale del riconoscimento vocale?<\/span><\/li>\n\n\n\n
  3. Perch\u00e9 abbiamo bisogno di un software per la conversione del parlato in testo?<\/span><\/li>\n\n\n\n
  4. Come viene utilizzato il software speech to text in diversi settori?<\/span><\/li>\n\n\n\n
  5. Come funziona il software del riconoscimento vocale?<\/span>\n
      \n
    1. Cos’\u00e8 il modello acustico speech to text?\u00a0<\/span><\/li>\n\n\n\n
    2. Cos’\u00e8 il modello linguistico speech to text?<\/span><\/li>\n\n\n\n
    3. Che cos’\u00e8 un modello speech to text dipendente dal parlante?<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n\n\n\n
    4. Cosa rende il software di Amberscript il migliore?<\/span><\/li>\n\n\n\n
    5. Comprensione del linguaggio naturale: la prossima grande novit\u00e0 nel settore della comunicazione vocale<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Con l\u2019introduzione di software dal parlato al testo come Alexa, Cortana, Siri e Google Assistant, il riconoscimento vocale ha iniziato a sostituire la digitazione, cambiando interamente la modalit\u00e0 di interazione con i nostri dispositivi digitali.<\/p>\n\n\n\n

      Cos’\u00e8 il software speech to text (parlato-testo)? <\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      Il software speech to text \u00e8 utilizzato per tradurre le parole pronunciate in formato scritto. Questo processo \u00e8 noto anche come riconoscimento vocale o riconoscimento vocale computerizzato. Esistono molte applicazioni, strumenti e dispositivi in grado di trascrivere l’audio in tempo reale per poterlo visualizzare e agire di conseguenza.<\/p>\n\n\n\n

      Qual \u00e8 lo stato attuale del riconoscimento vocale?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      I recenti sviluppi tecnologici nel campo del riconoscimento vocale non solo hanno reso la nostra vita pi\u00f9 comoda e il nostro flusso lavorativo pi\u00f9 produttivo, ma hanno anche aperto opportunit\u00e0 che in passato erano considerate “miracolose”.<\/p>\n\n\n\n

      Il software di riconoscimento vocale ha un’ampia gamma di applicazioni e l’elenco continua a crescere ogni anno. Sanit\u00e0, miglioramento del servizio clienti, ricerche qualitative, giornalismo: questi sono solo alcuni dei settori in cui la conversione da voce a testo \u00e8 gi\u00e0 diventata una delle principali innovazioni.<\/p>\n\n\n\n

      Perch\u00e9 abbiamo bisogno di un software per la conversione del parlato in testo?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      1. Riduce i tempi di trascrizione dei contenuti<\/h3>\n\n\n\n

      Professionisti, studenti e ricercatori di vari settori utilizzano trascrizioni di alta qualit\u00e0 per svolgere le loro attivit\u00e0 lavorative. La tecnologia che sta alla base del riconoscimento vocale progredisce a ritmi sostenuti, rendendola pi\u00f9 veloce, economica e comoda rispetto alla trascrizione manuale dei contenuti.<\/p>\n\n\n\n

      Gli attuali software di speech to text non sono precisi come i trascrittori professionisti, ma a seconda della qualit\u00e0 dell’audio possono raggiungere l’85% di precisione.<\/p>\n\n\n\n

      2. Il software di riconoscimento vocale rende l’audio accessibile <\/h3>\n\n\n\n

      Perch\u00e9 il riconoscimento vocale sta avendo un grande successo in Europa? La risposta \u00e8 molto semplice: l’accessibilit\u00e0 digitale. Come descritto nella Direttiva UE 2016\/2102<\/a>, i governi devono adottare misure per garantire a tutti un accesso paritario ai contenuti. Podcast, video e registrazioni audio devono essere corredati di sottotitoli o trascrizioni per essere accessibili alle persone con disabilit\u00e0 uditive.<\/p>\n\n\n\n

      3. L’ultimo livello di riconoscimento vocale si basa sulle reti neurali artificiali<\/h3>\n\n\n\n

      In sostanza, il motore ha la possibilit\u00e0 di imparare e di auto-migliorarsi. I motori di Google, Microsoft e anche il nostro sono basati sull’apprendimento automatico.<\/p>\n\n\n

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      Come viene utilizzato il software speech to text in diversi settori?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      La tecnologia speech to text non \u00e8 pi\u00f9 solo una comodit\u00e0 per le persone, ma viene adottata da settori importanti come il marketing, le banche e la sanit\u00e0. Le applicazioni di riconoscimento vocale stanno cambiando il modo in cui le persone lavorano, rendendo pi\u00f9 efficienti i compiti semplici e possibili quelli complessi.<\/p>\n\n\n\n

      Analisi delle chiamate dell’assistenza clienti<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      La trascrizione automatica \u00e8 uno strumento che ti aiuta a comprendere le conversazioni dei clienti, in modo da poter apportare modifiche per migliorare il coinvolgimento dei clienti. Questo servizio rende anche il tuo team di assistenza clienti pi\u00f9 produttivo.<\/p>\n\n\n\n

      Sottotitoli per media e broadcasting <\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      I software di sintesi vocale aiutano a creare sottotitoli per i video e permettono la visione da parte di persone sorde o con problemi di udito. L’aggiunta di sottotitoli ai video li rende accessibili a un pubblico pi\u00f9 vasto. <\/p>\n\n\n

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      Scopri di pi\u00f9 <\/h6>\n \n

      L’uso della sbobinatura nei diversi settori<\/h3>\n \n \n Leggi l'articolo<\/a>\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

      Assistenza sanitaria<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Con la trascrizione, i professionisti del settore medico possono registrare le conversazioni cliniche nei sistemi di cartelle cliniche elettroniche per un’analisi rapida e semplice. Nel settore sanitario, questo processo contribuisce a migliorare l’efficienza fornendo un accesso immediato alle informazioni e all’inserimento dei dati.<\/p>\n\n\n\n

      Trascrizione legale<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Il software di trascrizione vocale aiuta nel processo di trascrizione legale, che consiste nella scrittura o nella digitazione automatica di documenti legali spesso lunghi a partire da una registrazione audio e\/o video. Ci\u00f2 comporta la trasformazione delle informazioni registrate in un formato scritto facilmente navigabile.<\/p>\n\n\n\n

      Istruzione<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      L’utilizzo della sintesi vocale pu\u00f2 essere un modo vantaggioso per gli studenti di prendere appunti e interagire con le lezioni. Grazie alla possibilit\u00e0 di evidenziare e sottolineare le parti importanti della lezione, possono facilmente tornare indietro e rivedere le informazioni prima degli esami. Anche gli studenti non udenti o con problemi di udito trovano utile questo software per interpretare le lezioni o i seminari online.<\/p>\n\n\n\n

      Come funziona il software del riconoscimento vocale?<\/strong><\/h2>\n\n\n
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      Il fulcro di un servizio speech to text \u00e8 il sistema di riconoscimento vocale automatico (ASR). I sistemi sono composti da componenti acustici e linguistici che operano su uno o pi\u00f9 computer.<\/p>\n\n\n\n

      Cos’\u00e8 il modello acustico speech to text?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Il componente acustico \u00e8 responsabile della conversione dell’audio del tuo file in una sequenza di unit\u00e0 acustiche, ovvero piccolissimi campioni sonori. Hai mai visto una forma d’onda sonora? Si tratta del suono analogico o delle vibrazioni che crei quando parli: vengono convertite in segnali digitali, in modo che il software possa analizzarle. Poi, le unit\u00e0 acustiche citate vengono abbinate ai “fonemi<\/a>” esistenti (i suoni che utilizziamo nel nostro linguaggio per formare espressioni significative).<\/p>\n\n\n\n

      Cos’\u00e8 il modello linguistico speech to text?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Successivamente la componente linguistica \u00e8 responsabile della conversione di questa sequenza di unit\u00e0 acustiche in parole, frasi e paragrafi. Ci sono molte parole che hanno un suono simile, ma significano cose completamente diverse, come ad esempio pesca (la frutta) e pesca (voce del verbo pescare).<\/p>\n\n\n\n

      La componente linguistica analizza tutte le parole precedenti e la loro relazione per stimare la probabilit\u00e0 di utilizzare la parola successiva. Gli esperti li chiamano “Modelli di Markov Nascosti<\/a>” e sono ampiamente utilizzati in tutti i software di riconoscimento vocale. \u00c8 cos\u00ec che i motori di riconoscimento vocale sono in grado di determinare le parti del discorso e la fine delle parole (con vari successi).<\/p>\n\n\n

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      Trascrizione rapida, accurata e sicura con Amberscript<\/h3>\n \n \n Provalo gratis<\/a>\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

      Prima di poter utilizzare un servizio di trascrizione automatico<\/a>, questi componenti devono essere istruiti in modo appropriato per comprendere una lingua specifica. Sia la parte acustica del contenuto, cio\u00e8 il modo in cui viene parlato e registrato, sia la parte linguistica, ci\u00f2 che viene detto, sono fondamentali per l’accuratezza della trascrizione.<\/p>\n\n\n\n

      Noi di Amberscript miglioriamo costantemente i nostri componenti acustici e linguistici per perfezionare il nostro motore di riconoscimento vocale.<\/p>\n\n\n\n

      Che cos’\u00e8 un modello speech to text dipendente dal parlante?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Esiste anche una cosa chiamata “modello di altoparlante”. Il software di riconoscimento vocale pu\u00f2 essere dipendente dal parlante o indipendente dal parlante.<\/p>\n\n\n\n

      Il modello dipendente dal parlante viene addestrato per una voce particolare, come la soluzione speech-to-text di Dragon. Puoi anche addestrare Siri, Google e Cortana a riconoscere solo la tua voce (in altre parole, rendi l’assistente vocale dipendente dal parlante).<\/p>\n\n\n\n

      Di solito si ottiene una maggiore precisione per il caso specifico, ma richiede tempo per addestrare il modello a comprendere la tua voce. Inoltre, il modello dipendente dal parlante non \u00e8 flessibile e non pu\u00f2 essere utilizzato in modo affidabile in molti contesti, come nelle conferenze.<\/p>\n\n\n\n

      Probabilmente hai indovinato: il modello indipendente dal parlante \u00e8 in grado di riconoscere molte voci diverse senza alcun addestramento. Ecco cosa utilizziamo attualmente nel nostro software di Amberscript.<\/p>\n\n\n\n

      Cosa rende il software di Amberscript il migliore?<\/strong><\/h2>\n\n\n
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      Si stima che il nostro motore di riconoscimento vocale raggiunga un’accuratezza del 95%, un livello di qualit\u00e0 finora sconosciuto al mercato olandese. Saremo pi\u00f9 che felici di condividere con te l’origine di queste prestazioni ineguagliabili:<\/p>\n\n\n\n