Geriausios „Linux“ kalbos atpažinimo priemonės

Balsas vis dažniau naudojamas sąveikai su mūsų įrenginiais, be to, jis yra vienintelis metodas tiems, kuriems reikalingi tokio tipo prieinamumo metodai. Bet kokiu atveju yra gana patogu kalbėti diktuojant tekstą ar tiesiog įvedant balso komandas į mūsų sistemas, kad jos atliktų tam tikrą operaciją nenaudodamos rankų. Problema ta kalbos atpažinimas jie yra pagrįsti varikliais, kurie matematinius algoritmus naudoja kalbai atpažinti ir nėra 100% patikimi.

Technologijų pažanga vis labiau atneša patikimumas tobulumas, o dirbtinis intelektas ir didžiųjų duomenų sistemos taip pat labai padeda tobulinti kalbos atpažinimo programas. Pastaruoju metu dedama daug pastangų, kad šios sistemos būtų maksimaliai patobulintos, ir daugelyje tyrimų tai sutelkta siekiant pagerinti valdymą ir padaryti jas ateities sąsaja. Atminkite, kad dabartinės sąsajos žmonėms yra mažiau natūralios ir ne tokios greitos kaip balsas.

Ateinančiais metais balso atpažinimo sistemų vertė bus apie 10 milijardų dolerių, todėl didelės kompanijos daugiausia dėmesio skiria tokių padėjėjų, kaip „Apple Siri“, „Microsoft Cortana“ ar kitų, kūrimui. „Mycroft“, skirta „Linux“, be to, kad jie tampa vis populiaresni ir dažnesni produktai, tokie kaip „Amazon Echo“, „Google Home“ ar „Apple HomePod“ namams, taip pat sudėtingos balso atpažinimo sistemos integruojamos į prijungtus automobilius.

Tai sakė mūsų kalbų atpažinimo įrankių, skirtų „Linux“, sąrašas garsas:

• Julius: yra galingas nuolatinio kalbos atpažinimo variklis su daugybe žodynų.
• „DeepSheech“: yra „TensorFLow“ Baidu „DeepSpeech“ architektūros įgyvendinimas.
• Simonas: gana lanksti kalbos atpažinimo programinė įranga.
• kaldi: yra kalbos atpažinimo tyrimų C ++ dizaino įrankių rinkinys.
• CMUSphinx: šiuo atveju tai yra mobiliųjų programų ir serverių balso atpažinimo variklis.
• gili kalba.python: yra „DeepSPeech“ diegimas naudojant „Python“ ir naudojant „Baidu Warp-CTC“.