تبدیل گفتار به نوشتار یک فرآیند است که در آن صداهای گفتاری به متن تبدیل می‌شوند. این فرآیند ممکن است به عنوان تشخیص گفتار (Speech Recognition) یا تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text) شناخته شود. از این فناوری در بسیاری از برنامه‌ها مانند سیستم‌های ترجمه اتوماتیک، تایپ اتوماتیک، تولید متن خودکار و ... استفاده می‌شود. در زیر، روش‌های مختلف تبدیل گفتار به نوشتار را می‌توانید بیابید:

1. مدل‌های تشخیص گفتار مبتنی بر قواعد: این نوع مدل‌ها از قوانین و قواعد زبانی برای تبدیل صداهای گفتاری به متن استفاده می‌کنند. این روش‌ها به طور کلی به تشخیص الگوهای صوتی در واحدهای زبانی مختلف می‌پردازند.تبدیل گفتار به نوشتار

2. مدل‌های تشخیص گفتار مبتنی بر گذشته (Acoustic Models): این روش‌ها از آمارهای گذشته در مورد سیگنال‌های صوتی استفاده می‌کنند تا الگوهای مختلف گفتار را شناسایی کنند. معمولاً از مدل‌هایی مانند مدل‌های ای‌جی‌ام (Hidden Markov Models) استفاده می‌شود.

3. شبکه‌های عصبی پیچیده: از زمانی که شبکه‌های عصبی عمیق مانند شبکه‌های بازگشتی (RNNs)، شبکه‌های بازگشتی به تصویر (LSTM) و شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) توسعه یافتند، تشخیص گفتار با استفاده از این معماری‌ها نیز ممکن شد. این روش‌ها با استفاده از تعداد زیادی داده آموزشی، الگوهای گفتار را یاد می‌گیرند و می‌توانند در تشخیص متون تبدیل شده از گفتار به نتایج بهتری دست یابند. مدل‌هایی مانند مدل‌های ترنسفورمر نیز برای این منظور مورد استفاده قرار می‌گیرند.

4. استفاده از سرویس‌های تجاری: شرکت‌هایی مانند Google، Microsoft، Amazon و IBM سرویس‌هایی ارائه می‌دهند که قابلیت تبدیل گفتار به متن را دارند. این سرویس‌ها معمولاً از مدل‌های عصبی پیش‌آموزش داده شده بر روی میلیون‌ها ساعت از گفتار بهره می‌برند.

5. ترکیب روش‌ها: برخی از سیستم‌ها از ترکیب مدل‌های مبتنی بر قواعد و مدل‌های عصبی برای بهبود دقت و کارایی استفاده می‌کنند.اینجارابخوانید

در انتخاب روش مناسب برای تبدیل گفتار به نوشتار، عواملی مانند دقت مورد نیاز، حجم داده‌های آموزشی، میزان پشتیبانی از زبان‌ها و همچنین منابع محاسباتی موجود مهم هستند.

https://sariasan.com/featured/voice-to-text/