Servizi di riconoscimento vocale di google

Servizi di riconoscimento vocale di google

Riconoscimento vocale

Se non avete mai avviato Cloud Shell prima d’ora, vi verrà presentata una schermata intermedia (sotto la piega) che descrive di cosa si tratta. In questo caso, fate clic su Continua (e non la vedrete mai più). Ecco come si presenta questa schermata unica:

Per effettuare richieste all’API Speech-to-Text, è necessario utilizzare un account di servizio. Un account di servizio appartiene al vostro progetto ed è usato dalla libreria client Python per fare richieste all’API di sintesi vocale. Come qualsiasi altro account utente, un account di servizio è rappresentato da un indirizzo e-mail. In questa sezione, utilizzerete il Cloud SDK per creare un account di servizio e poi creerete le credenziali necessarie per autenticarvi come account di servizio.

Il parametro config indica come elaborare la richiesta e il parametro audio specifica i dati audio da riconoscere.

Speech-to-Text è in grado di rilevare gli offset temporali (timestamp) per l’audio trascritto. Gli offset temporali indicano l’inizio e la fine di ogni parola pronunciata nell’audio fornito. Un valore di offset temporale rappresenta la quantità di tempo trascorso dall’inizio dell’audio, con incrementi di 100ms.

Google speech-to-text api python

Dispone di controllo a pedale, velocità variabile, integrazione del motore speech to text e supporto per un’ampia varietà di formati audio. Le registrazioni audio possono essere caricate automaticamente da CD, e-mail, LAN, FTP, disco rigido locale e Express Delegate. Anche i tradizionali registratori portatili possono essere agganciati e l’audio trasferito.

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Deepgram è leader nel riconoscimento vocale automatico (ASR) per call center e fornitori di software. Ci occupiamo di trascrivere audio rumorosi, con più interlocutori e di difficile comprensione. Ricezione del testo in pochi secondi con lo streaming in tempo reale. 120 volte più veloce delle alternative.

Utilizzate BigHand Dictate per registrare la vostra voce e il nostro software di riconoscimento vocale la trascriverà rapidamente. Grazie alle funzionalità di apprendimento intelligente, il riconoscimento vocale di BigHand diventa sempre più preciso nel tempo.

Voci si impegna a fornire soluzioni innovative che vi consentano di estrarre informazioni utili dai dati vocali per migliorare la vostra redditività. Le nostre tecnologie vocali di deep machine learning accelerate da GPU sono dotate di API aperte che si integrano facilmente con diverse fonti audio. Offrono la migliore precisione di trascrizione della categoria con il più basso costo operativo totale disponibile sul mercato.

Prezzi di Google speech-to-text

Filtraggio dei contenutiPer garantire che nei risultati trascritti non compaiano bestemmie o altri contenuti inappropriati, Cloud Speech-to-Text Services ha introdotto dei filtri che eliminano le parti indesiderate e ripuliscono i contenuti che potrebbero non essere corretti in determinate lingue.

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Suggerimenti sulle paroleUtilizzando Cloud Speech-to-Text Services, è possibile modificare manualmente la soluzione di riconoscimento vocale specificando un massimo di 5.000 parole o frasi che verranno utilizzate in qualsiasi contesto, sia esso una riunione, una conferenza o una lezione. Inoltre, l’API può convertire automaticamente i numeri pronunciati in indirizzi, anni, valute o altre conversioni, a seconda del contesto.

15+ anni di esperienzaLa nostra notevole esperienza in questo campo ci aiuta a fornire ai nostri clienti intuizioni profonde e potenti che massimizzano il potenziale delle prestazioni, identificando i probabili problemi e fornendo le soluzioni migliori.

Discorso a testo microsoft

Le tecnologie vocali si affidano sempre più alle reti neurali profonde, un tipo di apprendimento automatico che ci aiuta a costruire modelli di riconoscimento vocale più precisi e più veloci. In genere le reti neurali profonde hanno bisogno di grandi quantità di dati per funzionare bene e migliorare nel tempo. Questo processo di miglioramento si chiama addestramento del modello.

Quando l’addestramento avviene su quantità uguali di dati, l’addestramento supervisionato produce in genere modelli di riconoscimento vocale migliori rispetto all’addestramento non supervisionato, perché le annotazioni sono di qualità superiore. D’altra parte, l’addestramento non supervisionato può imparare da un maggior numero di campioni audio, poiché impara dalle annotazioni della macchina, che sono più facili da produrre.

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Continueremo a usare tutte e tre le tecnologie, spesso in combinazione per ottenere una qualità superiore. Stiamo anche lavorando attivamente per migliorare l’apprendimento federato ed effimero per le tecnologie vocali. Il nostro obiettivo è renderle più efficaci e utili, e in modi che preservino la privacy per impostazione predefinita.

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