Очень скоро вся техника, от телефонов до чайников будет оснащена голосовым управлением. доступно уже давно и сейчас секретные лаборатории крупных корпораций работают над усовершенствованием этой технологии. Но уже сегодня вы можете воспользоваться этими технологиями будущего и поуправлять компьютерной техникой с помощью голоса.Ко мне обратился человек с просьбой написать программу, которая позволила бы управлять компьютерной мышью при помощи голоса. Тогда я и представить себе не мог, что, практически полностью парализованный человек, который даже не может сам повернуть голову, а может лишь разговаривать, способен развить бурную деятельность, помогая себе и другим жить активной жизнью, получать новые знания и навыки, работать и зарабатывать, общаться с другими людьми по всему свету, участвовать в конкурсе социальных проектов.
Голосовое управление телефоном
Уже не первый год смартфоны на популярнейших платформах (Android, iOS, Windows Phone) имеют встроенную систему голосового управления.
Siri - одно из лучших воплощений искусственного интеллекта в современной технике. Siri - голосовой помощник встроенный в смартфоны iPhone 4S который понимает человеческую речь и может вести диалог с владельцем смартфона. Siri позволяет управлять основными функциями смартфона, создавать задачи, искать любую информацию и т.д.
Лучше меня о Siri вам расскажет видео которое я для вас подготовил. Это отрывок из презентации iPhone 4S как раз на том месте, где один из разработчиков iPhone рассказывает о Siri (если видео не видно - обновите страницу):
Сегодня в Android смартфонах голосовое управление ничуть не уступает Siri (где-то даже превосходит) и выполяет практически те же задачи.
Голосовое управление компьютером
Кроме телефона вы можете научить понимать команды и ваш компьютер. В Windows Vista и Windows 7 тоже имеется встроенная система голосового управления, только она еще не доступна в русскоязычной версии операционной системы. Для того чтобы воспользоваться например, англоязычной системой голосового управления, ваша операционная система должна быть Ultimate (Максимальная) или Enterprise (Корпоративная) и в ней должен быть установлен английский языковой пакет. Но не смотря на все эти ограничения есть другие варианты для того, чтобы начать управлять компьютером с помощью голоса.
Typle - одна из лучших программ позволяющая создавать различные голосовые команды для компьютера . Вы записываете голосовую команду и назначаете действие которое необходимо выполнить после ее произнесения. Typle вполне неплохо справляется со своими обязанностями. Правда команды придется отдавать четким, механическим голосом, чтобы программа смогла распознать их. И еще программа иногда может принять за голосовую команду посторонние звуки. Поэтому не удивляйтесь если после установки и настройки Typle на вашем компьютере начнут происходить необъяснимые события.
Голосовоеуправление.рф - облачный сервис и программа Speaker от российских разработчиков с очень хорошим распознаванием речи. Speaker намного лучше понимает человеческую речь . Еще одним плюсом программы, в отличии от Typle является то, что она начинает "слушать" команды только после нажатия командной клавиши - на данный момент это колесико мыши. Благодаря этому программа не будет выполнять команды когда это не нужно. Но по моему мнению использование колесика в качестве командной клавиши не совсем удобно, потому как оно часто используется в других случаях.
Голосовое управление в браузере Opera . Для поклонников интернет-браузера Opera есть встроенное голосовое управление позволяющее управлять основными функциями браузера голосом. В Opera нет возможности создавать свои команды, а используются уже имеющиеся команды на английском языке. Но я думаю, что мало кого заинтересует такой функционал, когда с помощью мыши и клавиатуры можно выполнить все те же действия с не меньшей скоростью.
Голосовое управление в Google
заслуживает отдельного внимания. Всем известно что Google всегда создает качественные продукты и сервисы. Многие убедились в этом начав например, пользоваться почтой Gmail . На данный момент есть две известные мне возможности голосового управления сервисами Google.
Первая - это поиск информации с помощью голоса в поисковой системе Google. Помогает намного быстрей работать с поисковой системой.
Вторая - Google переводчик , позволяющий надиктовывать текст (пока только) на английском языке и автоматически получать перевод на нужный язык.
Вполне удобно использовать голосовой ввод в Google Translate при чтении текста с учебника английского языка или например, упаковки товара, для быстрого перевода на русский язык необходимой информации.
Голосовое управление в Google Chrome
Расширение OWeb - дополняет собой уже имеющиеся функции голосового управления в Google Chrome. OWeb добавляет возможность надиктовать голосом текст практически на всех сайтах, где подразумевается ввод текста - в формах поиска, в контактных формах, в поле комментариев и т.д. Это конечно не Siri, но тоже отличный способ освободить руки и сэкономить время на набор текста.
Посмотрите видео в котором я покажу вам возможности расширения Oweb и примеры его применения:
Позволю себе привести здесь пару ссылок на сайты, автором и/или идейным вдохновителем которых является этот человек – Александр Макарчук из города Борисов, Беларусь:
Для работы на компьютере Александр использовал программу «Vocal Joystick» - разработку студентов Университета штата Вашингтон, выполненную на деньги Национального Научного Фонда (NSF). См. melodi.ee.washington.edu/vj
Не удержался
Кстати, на сайте университета (http://www.washington.edu/) 90% статей именно про деньги. Трудно найти что-нибудь про научную работу. Вот, например, выдержки с первой страницы: «Том, выпускник университета, раньше питался грибами и с трудом платил за квартиру. Теперь он старший менеджер ИТ-компании и кредитует университет», «Большие Данные помогают бездомным», «Компания обязалась заплатить 5 миллионов долларов за новый учебный корпус».
Это одному мне режет глаз?
Программа была сделана в 2005-2009 годах и хорошо работала на Windows XP. В более свежих версиях Windows программа может зависнуть, что неприемлемо для человека, который не может встать со стула и её перезапустить. Поэтому программу нужно было переделать.
Исходных текстов нет, есть только отдельные публикации, приоткрывающие технологии, на которых она основана (MFCC, MLP – читайте об этом во второй части).
По образу и подобию была написана новая программа (месяца за три).
Собственно, посмотреть, как она работает, можно :
Скачать программу и/или посмотреть исходные коды можно .
Никаких особенных действий для установки программы выполнять не надо, просто щёлкаете на ней, да запускаете. Единственное, в некоторых случаях требуется, чтобы она была запущена от имени администратора (например, при работе с виртуальной клавиатурой “Comfort Keys Pro”):
Пожалуй, стоит упомянуть здесь и о других вещах, которые я ранее делал для того, чтобы можно было управлять компьютером без рук.
Если у вас есть возможность поворачивать голову, то хорошей альтернативой eViacam может послужить гироскоп, крепящийся к голове. Вы получите быстрое и точное позиционирование курсора и независимость от освещения.
Если вы можете двигать только зрачками глаз, то можно использовать трекер направления взгляда и программу к нему (могут быть сложности, если вы носите очки).
Часть II. Как это устроено?
Из опубликованных материалов о программе «Vocal Joystick» было известно, что работает она следующим образом:- Нарезка звукового потока на кадры по 25 миллисекунд с перехлёстом по 10 миллисекунд
- Получение 13 кепстральных коэффициентов (MFCC) для каждого кадра
- Проверка того, что произносится один из 6 запомненных звуков (4 гласных и 2 согласных) при помощи многослойного персептрона (MLP)
- Воплощение найденных звуков в движение/щелчки мыши
Последняя задача просто реализуется при помощи функции SendInput.
Наибольший же интерес, мне кажется, представляют вторая и третья задачи. Итак.
Задача №2. Получение 13 кепстральных коэффициентов
Если кто не в теме – основная проблема узнавания звуков компьютером заключается в следующем: трудно сравнить два звука, так как две непохожие по очертанию звуковые волны могут звучать похоже с точки зрения человеческого восприятия.И среди тех, кто занимается распознаванием речи, идёт поиск «философского камня» - набора признаков, которые бы однозначно классифицировали звуковую волну.
Из тех признаков, что доступны широкой публике и описаны в учебниках, наибольшее распространение получили так называемые мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC).
История их такова, что изначально они предназначались совсем для другого, а именно, для подавления эха в сигнале (познавательную статью на эту тему написали уважаемые Оппенгейм и Шафер, да пребудет радость в домах этих благородных мужей. См. A. V. Oppenheim and R.W. Schafer, “From Frequency to Quefrency: A History of the Cepstrum”).
Но человек устроен так, что он склонен использовать то, что ему лучше знакомо. И тем, кто занимался речевыми сигналами, пришло в голову использовать уже готовое компактное представление сигнала в виде MFCC. Оказалось, что, в общем, работает. (Один мой знакомый, специалист по вентиляционным системам, когда я его спросил, как бы сделать дачную беседку, предложил использовать вентиляционные короба. Просто потому, что их он знал лучше других строительных материалов).
Являются ли MFCC хорошим классификатором для звуков? Я бы не сказал. Один и тот же звук, произнесённый мною в разные микрофоны, попадает в разные области пространства MFCC-коэффициентов, а идеальный классификатор нарисовал бы их рядом. Поэтому, в частности, при смене микрофона вы должны заново обучать программу.
Это всего лишь одна из проекций 13-мерного пространства MFCC в 3-мерное, но и на ней видно, что я имею в виду – красные, фиолетовые и синие точки получены от разных микрофонов: (Plantronix, встроенный массив микрофонов, Jabra), но звук произносился один.
Однако, поскольку ничего лучшего я предложить не могу, также воспользуюсь стандартной методикой – вычислением MFCC-коэффициентов.
Чтобы не ошибиться в реализации, в первых версиях программы в качестве основы был использован код из хорошо известной программы CMU Sphinx, точнее, её реализации на языке C, именующейся pocketsphinx, разработанной в Университете Карнеги-Меллона (мир с ними обоими! (с) Хоттабыч).
Исходные коды pocketsphinx открыты, да вот незадача – если вы их используете, то должны в своей программе (как в исходниках, так и в исполняемом модуле) прописать текст, содержащий, в том числе, следующее:
* This work was supported in part by funding from the Defense Advanced
* Research Projects Agency and the National Science Foundation of the
* United States of America, and the CMU Sphinx Speech Consortium.
Мне это показалось неприемлемым, и пришлось код переписать. Это сказалось на быстродействии программы (в лучшую сторону, кстати, хотя «читабельность» кода несколько пострадала). Во многом благодаря использованию библиотек “Intel Performance Primitives”, но и сам кое-что оптимизировал, вроде MEL-фильтра. Тем не менее, проверка на тестовых данных показала, что получаемые MFCC-коэффициенты полностью аналогичны тем, что получаются при помощи, например, утилиты sphinx_fe.
В программах sphinxbase вычисление MFCC-коэффициентов производится следующими шагами:
| Шаг | Функция sphinxbase | Суть операции |
|---|---|---|
| 1 | fe_pre_emphasis | Из текущего отсчёта вычитается большая часть предыдущего отсчета (например, 0.97 от его значения). Примитивный фильтр, отбрасывающий нижние частоты. |
| 2 | fe_hamming_window | Окно Хемминга – вносит затухание в начале и конце кадра |
| 3 | fe_fft_real | Быстрое преобразование Фурье |
| 4 | fe_spec2magnitude | Из обычного спектра получаем спектр мощности, теряя фазу |
| 5 | fe_mel_spec | Группируем частоты спектра [например, 256 штук] в 40 кучек, используя MEL-шкалу и весовые коэффициенты |
| 6 | fe_mel_cep | Берём логарифм и применяем DCT2-преобразование к 40 значениям из предыдущего шага. Оставляем первые 13 значений результата. Есть несколько вариантов DCT2 (HTK, legacy, классический), отличающихся константой, на которую мы делим полученные коэффициенты, и особой константой для нулевого коэффициента. Можно выбрать любой вариант, сути это не изменит. |
В эти шаги ещё вклиниваются функции, которые позволяют отделить сигнал от шума и от тишины, типа fe_track_snr, fe_vad_hangover, но нам они не нужны, и отвлекаться на них не будем.
Были выполнены следующие замены для шагов по получению MFCC-коэффициентов:
Задача №3. Проверка того, что произносится один из 6 запомненных звуков
В программе-оригинале «Vocal Joystick» для классификации использовался многослойный персептрон (MLP) – нейронная сеть без новомодных наворотов.Давайте посмотрим, насколько оправдано применение нейронной сети здесь.
Вспомним, что делают нейроны в искусственных нейронных сетях.
Если у нейрона N входов, то нейрон делит N-мерное пространство пополам. Рубит гиперплоскостью наотмашь. При этом в одной половине пространства он срабатывает (выдаёт положительный ответ), а в другой – не срабатывает.
Давайте посмотрим на [практически] самый простой вариант – нейрон с двумя входами. Он, естественно, будет делить пополам двумерное пространство.
Пусть на вход подаются значения X1 и X2, которые нейрон умножает на весовые коэффициенты W1 и W2, и добавляет свободный член C.
Итого, на выходе нейрона (обозначим его за Y) получаем:
Y=X1*W1+X2*W2+C
(опустим пока тонкости про сигмоидальные функции)
Считаем, что нейрон срабатывает, когда Y>0. Прямая, заданная уравнением 0=X1*W1+X2*W2+C как раз и делит пространство на часть, где Y>0, и часть, где Y<0.
Проиллюстрируем сказанное конкретными числами.
Пусть W1=1, W2=1, C=-5;
Теперь посмотрим, как нам организовать нейронную сеть, которая бы срабатывала на некоторой области пространства, условно говоря – пятне, и не срабатывала во всех остальных местах.
Из рисунка видно, что для того, чтобы очертить область в двумерном пространстве, нам потребуется по меньшей мере 3 прямых, то есть 3 связанных с ними нейрона.
Эти три нейрона мы объединим вместе при помощи ещё одного слоя, получив многослойную нейронную сеть (MLP).
А если нам нужно, чтобы нейронная сеть срабатывала в двух областях пространства, то потребуется ещё минимум три нейрона (4,5,6 на рисунках):
И тут уж без третьего слоя не обойтись:
А третий слой – это уже почти Deep Learning…
Теперь обратимся за помощью к ещё одному примеру. Пусть наша нейронная сеть должна выдавать положительный ответ на красных точках, и отрицательный – на синих точках.
Если бы меня попросили отрезать прямыми красное от синего, то я бы сделал это как-то так:
Но нейронная сеть априори не знает, сколько прямых (нейронов) ей понадобится. Этот параметр надо задать перед обучением сети. И делает это человек на основе… интуиции или проб и ошибок.
Если мы выберем слишком мало нейронов в первом слое (три, например), то можем получить вот такую нарезку, которая будет давать много ошибок (ошибочная область заштрихована):
Но даже если число нейронов достаточно, в результате тренировки сеть может «не сойтись», то есть достигнуть некоторого стабильного состояния, далёкого от оптимального, когда процент ошибок будет высок. Как вот здесь, верхняя перекладина улеглась на два горба и никуда с них не уйдёт. А под ней большая область, порождающая ошибки:
Снова, возможность таких случаев зависит от начальных условий обучения и последовательности обучения, то есть от случайных факторов:
- Что ты думаешь, доедет то колесо, если б случилось, в Москву или не доедет?
- А ты как думаешь, сойдётся ента нейронная сеть или не сойдётся?
Есть ещё один неприятный момент, связанный с нейронными сетями. Их «забывчивость».
Если начать скармливать сети только синие точки, и перестать скармливать красные, то она может спокойно отхватить себе кусок красной области, переместив туда свои границы:
Если у нейронных сетей столько недостатков, и человек может провести границы гораздо эффективнее нейронной сети, зачем же их тогда вообще использовать?
А есть одна маленькая, но очень существенная деталь.
Я очень хорошо могу отделить красное сердечко от синего фона отрезками прямых в двумерном пространстве.
Я неплохо смогу отделить плоскостями статую Венеры от окружающего её трёхмерного пространства.
Но в четырёхмерном пространстве я не смогу ничего, извините. А в 13-мерном - тем более.
А вот для нейронной сети размерность пространства препятствием не является. Я посмеивался над ней в пространствах малой размерности, но стоило выйти за пределы обыденного, как она меня легко уделала.
Тем не менее вопрос пока открыт – насколько оправдано применение нейронной сети в данной конкретной задаче, учитывая перечисленные выше недостатки нейронных сетей.
Забудем на секунду, что наши MFCC-коэффициенты находятся в 13-мерном пространстве, и представим, что они двумерные, то есть точки на плоскости. Как в этом случае можно было бы отделить один звук от другого?
Пусть MFCC-точки звука 1 имеют среднеквадратическое отклонение R1, что [грубо] означает, что точки, не слишком далеко отклоняющиеся от среднего, наиболее характерные точки, находятся внутри круга с радиусом R1. Точно так же точки, которым мы доверяем у звука 2 находятся внутри круга с радиусом R2.
Внимание, вопрос: где провести прямую, которая лучше всего отделяла бы звук 1 от звука 2?
Напрашивается ответ: посередине между границами кругов. Возражения есть? Возражений нет.
Исправление:
В программе эта граница делит отрезок, соединяющий центры кругов в соотношении R1:R2, так правильнее.
И, наконец, не забудем, что где-то в пространстве есть точка, которая является представлением полной тишины в MFCC-пространстве. Нет, это не 13 нулей, как могло бы показаться. Это одна точка, у которой не может быть среднеквадратического отклонения. И прямые, которыми мы отрежем её от наших трёх звуков, можно провести прямо по границам окружностей:
На рисунке ниже каждому звуку соответствует кусок пространства своего цвета, и мы можем всегда сказать, к какому звуку относится та или иная точка пространства (или не относится ни к какому):
Ну, хорошо, а теперь вспомним, что пространство 13-мерное, и то, что было хорошо рисовать на бумаге, теперь оказывается тем, что не укладывается в человеческом мозгу.
Так, да не так. К счастью, в пространстве любой размерности остаются такие понятия, как точка, прямая, [гипер]плоскость, [гипер]сфера.
Мы повторяем все те же действия и в 13-мерном пространстве: находим дисперсию, определяем радиусы [гипер]сфер, соединяем их центры прямой, рубим её [гипер]плоскостью в точке, равно отдалённой от границ [гипер]сфер.
Никакая нейронная сеть не сможет более правильно отделить один звук от другого.
Здесь, правда, следует сделать оговорку. Всё это справедливо, если информация о звуке – это облако точек, отклоняющихся от среднего одинаково во всех направлениях, то есть хорошо вписывающееся в гиперсферу. Если бы это облако было фигурой сложной формы, например, 13-мерной изогнутой сосиской, то все приведённые выше рассуждения были бы не верны. И возможно, при правильном обучении, нейронная сеть смогла бы показать здесь свои сильные стороны.
Но я бы не рисковал. А применил бы, например, наборы нормальных распределений (GMM), (что, кстати и сделано в CMU Sphinx). Всегда приятнее, когда ты понимаешь, какой конкретно алгоритм привёл к получению результата. А не как в нейронной сети: Оракул, на основе своего многочасового варения бульона из данных для тренировки, повелевает вам принять решение, что запрашиваемый звук – это звук №3. (Меня особенно напрягает, когда нейронной сети пытаются доверить управление автомобилем. Как потом в нестандартной ситуации понять, из-за чего машина повернула влево, а не вправо? Всемогущий Нейрон повелел?).
Но наборы нормальных распределений – это уже отдельная большая тема, которая выходит за рамки этой статьи.
Надеюсь, что статья была полезной, и/или заставила ваши мозговые извилины поскрипеть.
Распознавание речи - это простой и многофункциональный инструмент Windows, с помощью которого можно управлять компьютером, используя голосовые команды.
Вы можете настроить эту функцию для навигации, запуска приложений, диктовки текста и выполнения множества других задач. Однако, распознавание речи предназначено в первую очередь для людей с ограниченными возможностями, которые не могут использовать мышь или клавиатуру.
В этом руководстве мы предоставляем шаги по настройке и эксплуатации функции распознавания речи, чтобы вы могли управлять компьютером только голосом.
К большому сожалению, этот инструмент, как и Кортана, в нашем регионе сильно ограничен.
Однако, вы можете изменить некоторые параметры компьютера. Для этого выполните следующие действия:
Важно! Чтобы все работало должным образом вы должны использовать не локальную учетную запись, а Microsoft! Если у вас установлена версия системы для одного языка (правый щелчок по «Этот компьютер», а затем «Свойства»), то вы не сможете использовать Кортану или полноценный инструмент распознавания речи!
Для удобства все действия переведены на русский язык и сопровождаются соответствующими скриншотами на английском. Более радикальный способ, если ничего не помогло, - установка Windows для США.
Выполните следующие действия:
- Откройте «Панель управления».
- Найдите «Специальные возможности».
- Щелкните по ссылке «Запуск распознавания речи».
Важно! Здесь наши пользователи сталкиваются с проблемой, поэтому нажмите на ссылку слева «Преобразование текста в речь» и сразу перейдите в раздел этой статьи как изменить настройки распознавания речи. Если у вас английский интерфейс системы, тогда смело продолжайте выполнять действия в сопровождении скриншотов на английском.
- На странице настроек нажмите «Далее».
- Выберите тип микрофона, который будете использовать.
Примечание! Настольные микрофоны не идеальны, поэтому Microsoft рекомендует задействовать внешний микрофон или специальную гарнитуру.
- Нажмите «Далее». Повторите действие.
- Чтобы проверить работоспособность инструмента прочитайте текст вслух. Нажмите «Далее». Повторите действие.
- Распознавание речи имеет доступ к документам и электронным письмам. Это необходимо для того, чтобы повысить точность распознавания на основе слов, которые вы используете. Выберите параметр «Включить просмотр документов» или отключите его, если имеете проблемы с конфиденциальностью. Нажмите «Далее».
- Выберите режим активации: используйте «Режим ручной активации» - распознавание речи отключает команду «Остановить прослушивание». Чтобы снова включить ее, вам нужно нажать кнопку микрофона или использовать комбинацию клавиш Ctrl + Win; или «Активация голосом».
Инструмент распознавания переходит в спящий режим, когда не используется. Чтобы снова включить его вам нужно вызвать голосовую команду «Начать прослушивание». Нажмите «Далее».
- Чтобы узнать больше о голосовых командах, которые вы можете использовать, щелкните по кнопке просмотра справочной информации. Нажмите «Далее».
- По желанию вы можете выбрать опцию «Автоматического запуска функции распознавания речи». Нажмите «Далее».
- Чтобы получить доступ к учебному руководству Microsoft щелкните по кнопке «Начать обучение» или выберите «Пропустить». В итоге вы завершите настройку.
После выполнения этих шагов можно приступить к использованию функции распознавания речи с помощью голосовых команд. В верхней части экрана появятся элементы управления.
Примечание! Вы можете перетащить и подключить интерфейс распознавания речи в любом месте экрана.
Как обучить распознавание речи и повысить точность
После завершения тренировочного процесса инструмент распознавания речи должен лучше понимать ваш голос.
Как изменить настройки распознавания речи
Если вам необходимо изменить какие-нибудь параметры, выполните следующие действия:
Шаг 1. Откройте «Панель управления».
Шаг 2. Нажмите «Специальные возможности».
Шаг 3. Выберите «Распознавание речи».
Шаг 4. Щелкните на левой панели по текстовой ссылке дополнительных параметров речи.
Шаг 5. В окне свойств на вкладке «Распознавание речи» вы можете настроить различные компоненты функции, в том числе:
Шаг 6. На вкладке «Текст в речь» вы можете управлять настройками голоса, среди которых:
Шаг 7. Кроме того, вы всегда можете открыть с помощью правой кнопки мыши контекстное меню и получить доступ ко всем различным функциям и настройкам инструмента распознавания речи.
Как использовать распознавание речи в Windows 10
Несмотря на небольшой процесс обучения, распознавание речи использует четкие и легко запоминаемые команды. Например, «Пуск» открывает соответствующее меню, а «Показать рабочий стол» сворачивает все окна.
С помощью функции распознавания речи вы можете выполнить необходимые задачи.
Запуск инструмента распознавания речи
Включение и выключение
Чтобы использовать эту функцию, в зависимости от конфигурации нажмите кнопку микрофона или скажите «Начать прослушивание».
Таким же образом вы можете отключить его, сказав «Стоп» или нажав кнопку микрофона.
Использование команд
Одними из наиболее часто используемых команд являются:
- «Открыть» (Open) - запускает приложение после озвучивания слова «Open», за которым следует имя приложения. Например, «Open Mail» или «Open Firefox»;
- «Переключиться на» (Switch to) - переход к другому запущенному приложению. Произнесите команду «Переключиться», за которой должно следовать имя приложения. Например, «Switch to Microsoft Edge»;
- управление открытым окном. Чтобы управлять активным окном используйте команды «Свернуть», «Максимизировать» и «Восстановить» (Minimize, Maximize и Restore);
- прокрутка (Scroll). Позволяет прокручивать страницу. Просто используйте команду «Scroll down» («Прокрутить вниз») или «Scroll up» («Прокрутить вверх»), «Scroll left» («Прокрутить влево») или «Scroll right» («Прокрутить вправо»). Также можно указать длинное прокручивание. Например, произнесите: «Scroll down two pages» («Прокрутить вниз две страницы»);
- закрытие приложений (Close). Произнесите команду «Close» («Закрыть»), а затем имя запущенного приложения. Например, «Close Word» («Закрыть Word»);
- клики (Click). Внутри приложения вы можете использовать команду «Click» («Щелчок»), за которой следует имя элемента. Например, в Word вы можете сказать «Click Layout» («Щелчок по макету»), и распознавание речи откроет вкладку «Макет». Аналогичным образом можно использовать команды «Double-click» («Двойной щелчок») или «Right-click» («Правый щелчок»);
- нажатие (Press) . Эта команда запускает горячие клавиши. Например, чтобы открыть «Центр действий» произнесите «Press Windows A» («Нажать Windows A»).
Использование диктовки
Распознавание речи также включает в себя возможность преобразования голоса в текст с использованием функции диктовки, и работает автоматически.
Помощник Microsoft a.k.a Кортана (Cortana)
Чтобы оправдать ожидания пользователей и продемонстрировать конкурентоспособность в сравнении с такими компаниями, как Apple, Google или Amazon, Microsoft представила собственного умного помощника Кортана.
На ранних этапах он считался одним из лучших искусственных помощников, но утратил свой статус после проигрыша мобильной версии Microsoft в битве с Android и iOS. Тем не менее здесь мы имеем в виду Windows 10, поэтому Кортана и сейчас вполне жизнеспособный инструмент.
Надеемся, что со временем он улучшится. Кортана пригодится в том случае, если вы хотите запускать свой компьютер без каких-либо голосовых команд.
Вот как включить и настроить ее для последующего использования в Windows 10:
- Нажмите «Пуск» и откройте «Все приложения».
- Найдите Кортану и откройте ее.
- Снимите переключатель на «Использовать Кортану». Нажмите «Да» или «Нет, спасибо», в зависимости от того, хотите ли вы, чтобы голосовой помощник отслеживал ваши данные (так он лучше вас узнает) или нет.
- Теперь, когда вы включили Кортану, нажмите «Windows+S» или щелкните по шестеренке, находящейся слева.
- Включите «Эй, Кортана» и настройте свой микрофон. Вы можете разрешить помощнику реагировать, когда кто-нибудь скажет «Эй, Кортана» или заставить его отвечать только на ваши голосовые команды.
- Выйдите из настроек и попросите о чем-нибудь своего цифрового помощника.
- Поищите в Интернете список доступных команд и задач, которые может выполнять Кортана.
Видео — Как включить Microsoft Cortana в Windows 10
Коллекция сторонних программ
Помимо встроенного инструмента распознавания речи и голосового помощника Кортана, некоторые пользователи могут обратиться к сторонней альтернативе. Поскольку это категория программ находится в постоянном развитии, на рынке существуют различные продукты, совместимые с Windows 10. Единственный вопрос - это ваши потребности и пожелания.
Некоторые из программ, такие как:
- Typle отличная программа для управления голосом на компьютере, простой русскоязычный интерфейс;
- Dragon от производителя Nuance, специализируются на быстрой диктовке и в целом на преобразовании речи в текст;
- Voice Attack, предназначены для голосового управления игровым процессом (да, вы можете перезагрузить оружие в Call of Duty с помощью голосовой команды);
- еще одна неплохая утилита - VoxCommando. Чаще всего используется в мультимедийных программах, таких как Kodi или iTunes, но также может быть полезной при автоматизации домашних устройств.
Голосовое управление компьютера с помощью программы Typle
- Скачайте программу и установите на компьютер, следуя инструкции установщика.
- Интерфейс программы простой и понятный. При приветствии в окне программы есть подсказки для пользователя. Для начала нажмите кнопку «Добавить».
- В открывшемся окне введите в поле свое имя, далее введите команду, затем нажмите на кнопку записи и произнесите команду голосом. Нажмите кнопку «Добавить».
- Нажмите кнопку «Добавить».
- Отметьте галочкой необходимый пункт. Выберите программу, нажмите красную кнопку и произнесите эту команду вслух. Затем нажмите «Добавить».
- Вы увидите созданную команду, для проверки нажмите «Начать говорить» и произнесите эту команду. Если все работает таким же образом добавляете остальные команды.
Попробуйте TalkTyper
Это онлайн-приложение, которое позволяет диктовать текст, а затем предлагает несколько базовых вариантов того, что с ним делать. Любителям минимализма оно точно понравится.
Вы можете скопировать начитанное в буфер обмена, отправить по электронной почте, напечатать, твитнуть и перевести на другой язык. Чтобы перевести текст просто нажмите кнопку, и выберите язык перевода. TalkTyper автоматически откроет в браузере новую вкладку с текстом, вставленным в переводчик Google.
Обратите внимание на Tazti
Tazti выделяется среди других программ двумя отличительными особенностями:
- вы можете использовать приложение для управления компьютером и играми с помощью голосовых команд. И если у Tazti нет нужной вам команды, ее можно создать (и еще 299);
- программа способна запускать установленные приложения, вебсайты, каталоги или использовать командную строку.
Настраивайте Tazti по своему усмотрению. Если вам не нужна команда, тогда отредактируйте ее или полностью удалите. Вы даже можете добавить команды «щелчок» и «двойной щелчок», чтобы избавиться от необходимости использования мыши.
Тем не менее у Tazti есть один большой недостаток - она не имеет функции диктовки текста, поэтому не способна распознавать голос. Разработчик Voice Tech Group признает, что другие продукты намного лучше справляются с диктовкой, поэтому компания решила сосредоточить все усилия на других особенностях своего детища.
Tazti больше ориентируется на геймеров, которые хотят использовать свой голос для отправки персонажей на битву или тех, кто предпочитает запускать программы, медиаплееры и просматривать веб-страницы без необходимости использования клавиатуры. Тот факт, что вы можете контролировать важные части Windows с помощью Tazti, делает его достойным противником вышеупомянутых приложений, даже если и не предлагает диктовку.
Важно! Программа имеет пробный 15-дневный период. После этого нужно заплатить 40 долларов.
Итак, если распознавание речи или Кортана не соответствуют вашим требованиям (или вы попросту не можете ими воспользоваться), тогда попробуйте вышеперечисленные утилиты.
Видео — Обзор программы Typle
Ко мне обратился человек с просьбой написать программу, которая позволила бы управлять компьютерной мышью при помощи голоса. Тогда я и представить себе не мог, что, практически полностью парализованный человек, который даже не может сам повернуть голову, а может лишь разговаривать, способен развить бурную деятельность, помогая себе и другим жить активной жизнью, получать новые знания и навыки, работать и зарабатывать, общаться с другими людьми по всему свету, участвовать в конкурсе социальных проектов.
Позволю себе привести здесь пару ссылок на сайты, автором и/или идейным вдохновителем которых является этот человек – Александр Макарчук из города Борисов, Беларусь:
Для работы на компьютере Александр использовал программу «Vocal Joystick» - разработку студентов Университета штата Вашингтон, выполненную на деньги Национального Научного Фонда (NSF). См. melodi.ee.washington.edu/vj
Не удержался
Кстати, на сайте университета (http://www.washington.edu/) 90% статей именно про деньги. Трудно найти что-нибудь про научную работу. Вот, например, выдержки с первой страницы: «Том, выпускник университета, раньше питался грибами и с трудом платил за квартиру. Теперь он старший менеджер ИТ-компании и кредитует университет», «Большие Данные помогают бездомным», «Компания обязалась заплатить 5 миллионов долларов за новый учебный корпус».
Это одному мне режет глаз?
Программа была сделана в 2005-2009 годах и хорошо работала на Windows XP. В более свежих версиях Windows программа может зависнуть, что неприемлемо для человека, который не может встать со стула и её перезапустить. Поэтому программу нужно было переделать.
Исходных текстов нет, есть только отдельные публикации, приоткрывающие технологии, на которых она основана (MFCC, MLP – читайте об этом во второй части).
По образу и подобию была написана новая программа (месяца за три).
Собственно, посмотреть, как она работает, можно :
Скачать программу и/или посмотреть исходные коды можно .
Никаких особенных действий для установки программы выполнять не надо, просто щёлкаете на ней, да запускаете. Единственное, в некоторых случаях требуется, чтобы она была запущена от имени администратора (например, при работе с виртуальной клавиатурой “Comfort Keys Pro”):
Пожалуй, стоит упомянуть здесь и о других вещах, которые я ранее делал для того, чтобы можно было управлять компьютером без рук.
Если у вас есть возможность поворачивать голову, то хорошей альтернативой eViacam может послужить гироскоп, крепящийся к голове. Вы получите быстрое и точное позиционирование курсора и независимость от освещения.
Если вы можете двигать только зрачками глаз, то можно использовать трекер направления взгляда и программу к нему (могут быть сложности, если вы носите очки).
Часть II. Как это устроено?
Из опубликованных материалов о программе «Vocal Joystick» было известно, что работает она следующим образом:- Нарезка звукового потока на кадры по 25 миллисекунд с перехлёстом по 10 миллисекунд
- Получение 13 кепстральных коэффициентов (MFCC) для каждого кадра
- Проверка того, что произносится один из 6 запомненных звуков (4 гласных и 2 согласных) при помощи многослойного персептрона (MLP)
- Воплощение найденных звуков в движение/щелчки мыши
Последняя задача просто реализуется при помощи функции SendInput.
Наибольший же интерес, мне кажется, представляют вторая и третья задачи. Итак.
Задача №2. Получение 13 кепстральных коэффициентов
Если кто не в теме – основная проблема узнавания звуков компьютером заключается в следующем: трудно сравнить два звука, так как две непохожие по очертанию звуковые волны могут звучать похоже с точки зрения человеческого восприятия.И среди тех, кто занимается распознаванием речи, идёт поиск «философского камня» - набора признаков, которые бы однозначно классифицировали звуковую волну.
Из тех признаков, что доступны широкой публике и описаны в учебниках, наибольшее распространение получили так называемые мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC).
История их такова, что изначально они предназначались совсем для другого, а именно, для подавления эха в сигнале (познавательную статью на эту тему написали уважаемые Оппенгейм и Шафер, да пребудет радость в домах этих благородных мужей. См. A. V. Oppenheim and R.W. Schafer, “From Frequency to Quefrency: A History of the Cepstrum”).
Но человек устроен так, что он склонен использовать то, что ему лучше знакомо. И тем, кто занимался речевыми сигналами, пришло в голову использовать уже готовое компактное представление сигнала в виде MFCC. Оказалось, что, в общем, работает. (Один мой знакомый, специалист по вентиляционным системам, когда я его спросил, как бы сделать дачную беседку, предложил использовать вентиляционные короба. Просто потому, что их он знал лучше других строительных материалов).
Являются ли MFCC хорошим классификатором для звуков? Я бы не сказал. Один и тот же звук, произнесённый мною в разные микрофоны, попадает в разные области пространства MFCC-коэффициентов, а идеальный классификатор нарисовал бы их рядом. Поэтому, в частности, при смене микрофона вы должны заново обучать программу.
Это всего лишь одна из проекций 13-мерного пространства MFCC в 3-мерное, но и на ней видно, что я имею в виду – красные, фиолетовые и синие точки получены от разных микрофонов: (Plantronix, встроенный массив микрофонов, Jabra), но звук произносился один.
Однако, поскольку ничего лучшего я предложить не могу, также воспользуюсь стандартной методикой – вычислением MFCC-коэффициентов.
Чтобы не ошибиться в реализации, в первых версиях программы в качестве основы был использован код из хорошо известной программы CMU Sphinx, точнее, её реализации на языке C, именующейся pocketsphinx, разработанной в Университете Карнеги-Меллона (мир с ними обоими! (с) Хоттабыч).
Исходные коды pocketsphinx открыты, да вот незадача – если вы их используете, то должны в своей программе (как в исходниках, так и в исполняемом модуле) прописать текст, содержащий, в том числе, следующее:
* This work was supported in part by funding from the Defense Advanced
* Research Projects Agency and the National Science Foundation of the
* United States of America, and the CMU Sphinx Speech Consortium.
Мне это показалось неприемлемым, и пришлось код переписать. Это сказалось на быстродействии программы (в лучшую сторону, кстати, хотя «читабельность» кода несколько пострадала). Во многом благодаря использованию библиотек “Intel Performance Primitives”, но и сам кое-что оптимизировал, вроде MEL-фильтра. Тем не менее, проверка на тестовых данных показала, что получаемые MFCC-коэффициенты полностью аналогичны тем, что получаются при помощи, например, утилиты sphinx_fe.
В программах sphinxbase вычисление MFCC-коэффициентов производится следующими шагами:
| Шаг | Функция sphinxbase | Суть операции |
|---|---|---|
| 1 | fe_pre_emphasis | Из текущего отсчёта вычитается большая часть предыдущего отсчета (например, 0.97 от его значения). Примитивный фильтр, отбрасывающий нижние частоты. |
| 2 | fe_hamming_window | Окно Хемминга – вносит затухание в начале и конце кадра |
| 3 | fe_fft_real | Быстрое преобразование Фурье |
| 4 | fe_spec2magnitude | Из обычного спектра получаем спектр мощности, теряя фазу |
| 5 | fe_mel_spec | Группируем частоты спектра [например, 256 штук] в 40 кучек, используя MEL-шкалу и весовые коэффициенты |
| 6 | fe_mel_cep | Берём логарифм и применяем DCT2-преобразование к 40 значениям из предыдущего шага. Оставляем первые 13 значений результата. Есть несколько вариантов DCT2 (HTK, legacy, классический), отличающихся константой, на которую мы делим полученные коэффициенты, и особой константой для нулевого коэффициента. Можно выбрать любой вариант, сути это не изменит. |
В эти шаги ещё вклиниваются функции, которые позволяют отделить сигнал от шума и от тишины, типа fe_track_snr, fe_vad_hangover, но нам они не нужны, и отвлекаться на них не будем.
Были выполнены следующие замены для шагов по получению MFCC-коэффициентов:
Задача №3. Проверка того, что произносится один из 6 запомненных звуков
В программе-оригинале «Vocal Joystick» для классификации использовался многослойный персептрон (MLP) – нейронная сеть без новомодных наворотов.Давайте посмотрим, насколько оправдано применение нейронной сети здесь.
Вспомним, что делают нейроны в искусственных нейронных сетях.
Если у нейрона N входов, то нейрон делит N-мерное пространство пополам. Рубит гиперплоскостью наотмашь. При этом в одной половине пространства он срабатывает (выдаёт положительный ответ), а в другой – не срабатывает.
Давайте посмотрим на [практически] самый простой вариант – нейрон с двумя входами. Он, естественно, будет делить пополам двумерное пространство.
Пусть на вход подаются значения X1 и X2, которые нейрон умножает на весовые коэффициенты W1 и W2, и добавляет свободный член C.
Итого, на выходе нейрона (обозначим его за Y) получаем:
Y=X1*W1+X2*W2+C
(опустим пока тонкости про сигмоидальные функции)
Считаем, что нейрон срабатывает, когда Y>0. Прямая, заданная уравнением 0=X1*W1+X2*W2+C как раз и делит пространство на часть, где Y>0, и часть, где Y<0.
Проиллюстрируем сказанное конкретными числами.
Пусть W1=1, W2=1, C=-5;
Теперь посмотрим, как нам организовать нейронную сеть, которая бы срабатывала на некоторой области пространства, условно говоря – пятне, и не срабатывала во всех остальных местах.
Из рисунка видно, что для того, чтобы очертить область в двумерном пространстве, нам потребуется по меньшей мере 3 прямых, то есть 3 связанных с ними нейрона.
Эти три нейрона мы объединим вместе при помощи ещё одного слоя, получив многослойную нейронную сеть (MLP).
А если нам нужно, чтобы нейронная сеть срабатывала в двух областях пространства, то потребуется ещё минимум три нейрона (4,5,6 на рисунках):
И тут уж без третьего слоя не обойтись:
А третий слой – это уже почти Deep Learning…
Теперь обратимся за помощью к ещё одному примеру. Пусть наша нейронная сеть должна выдавать положительный ответ на красных точках, и отрицательный – на синих точках.
Если бы меня попросили отрезать прямыми красное от синего, то я бы сделал это как-то так:
Но нейронная сеть априори не знает, сколько прямых (нейронов) ей понадобится. Этот параметр надо задать перед обучением сети. И делает это человек на основе… интуиции или проб и ошибок.
Если мы выберем слишком мало нейронов в первом слое (три, например), то можем получить вот такую нарезку, которая будет давать много ошибок (ошибочная область заштрихована):
Но даже если число нейронов достаточно, в результате тренировки сеть может «не сойтись», то есть достигнуть некоторого стабильного состояния, далёкого от оптимального, когда процент ошибок будет высок. Как вот здесь, верхняя перекладина улеглась на два горба и никуда с них не уйдёт. А под ней большая область, порождающая ошибки:
Снова, возможность таких случаев зависит от начальных условий обучения и последовательности обучения, то есть от случайных факторов:
- Что ты думаешь, доедет то колесо, если б случилось, в Москву или не доедет?
- А ты как думаешь, сойдётся ента нейронная сеть или не сойдётся?
Есть ещё один неприятный момент, связанный с нейронными сетями. Их «забывчивость».
Если начать скармливать сети только синие точки, и перестать скармливать красные, то она может спокойно отхватить себе кусок красной области, переместив туда свои границы:
Если у нейронных сетей столько недостатков, и человек может провести границы гораздо эффективнее нейронной сети, зачем же их тогда вообще использовать?
А есть одна маленькая, но очень существенная деталь.
Я очень хорошо могу отделить красное сердечко от синего фона отрезками прямых в двумерном пространстве.
Я неплохо смогу отделить плоскостями статую Венеры от окружающего её трёхмерного пространства.
Но в четырёхмерном пространстве я не смогу ничего, извините. А в 13-мерном - тем более.
А вот для нейронной сети размерность пространства препятствием не является. Я посмеивался над ней в пространствах малой размерности, но стоило выйти за пределы обыденного, как она меня легко уделала.
Тем не менее вопрос пока открыт – насколько оправдано применение нейронной сети в данной конкретной задаче, учитывая перечисленные выше недостатки нейронных сетей.
Забудем на секунду, что наши MFCC-коэффициенты находятся в 13-мерном пространстве, и представим, что они двумерные, то есть точки на плоскости. Как в этом случае можно было бы отделить один звук от другого?
Пусть MFCC-точки звука 1 имеют среднеквадратическое отклонение R1, что [грубо] означает, что точки, не слишком далеко отклоняющиеся от среднего, наиболее характерные точки, находятся внутри круга с радиусом R1. Точно так же точки, которым мы доверяем у звука 2 находятся внутри круга с радиусом R2.
Внимание, вопрос: где провести прямую, которая лучше всего отделяла бы звук 1 от звука 2?
Напрашивается ответ: посередине между границами кругов. Возражения есть? Возражений нет.
Исправление:
В программе эта граница делит отрезок, соединяющий центры кругов в соотношении R1:R2, так правильнее.
И, наконец, не забудем, что где-то в пространстве есть точка, которая является представлением полной тишины в MFCC-пространстве. Нет, это не 13 нулей, как могло бы показаться. Это одна точка, у которой не может быть среднеквадратического отклонения. И прямые, которыми мы отрежем её от наших трёх звуков, можно провести прямо по границам окружностей:
На рисунке ниже каждому звуку соответствует кусок пространства своего цвета, и мы можем всегда сказать, к какому звуку относится та или иная точка пространства (или не относится ни к какому):
Ну, хорошо, а теперь вспомним, что пространство 13-мерное, и то, что было хорошо рисовать на бумаге, теперь оказывается тем, что не укладывается в человеческом мозгу.
Так, да не так. К счастью, в пространстве любой размерности остаются такие понятия, как точка, прямая, [гипер]плоскость, [гипер]сфера.
Мы повторяем все те же действия и в 13-мерном пространстве: находим дисперсию, определяем радиусы [гипер]сфер, соединяем их центры прямой, рубим её [гипер]плоскостью в точке, равно отдалённой от границ [гипер]сфер.
Никакая нейронная сеть не сможет более правильно отделить один звук от другого.
Здесь, правда, следует сделать оговорку. Всё это справедливо, если информация о звуке – это облако точек, отклоняющихся от среднего одинаково во всех направлениях, то есть хорошо вписывающееся в гиперсферу. Если бы это облако было фигурой сложной формы, например, 13-мерной изогнутой сосиской, то все приведённые выше рассуждения были бы не верны. И возможно, при правильном обучении, нейронная сеть смогла бы показать здесь свои сильные стороны.
Но я бы не рисковал. А применил бы, например, наборы нормальных распределений (GMM), (что, кстати и сделано в CMU Sphinx). Всегда приятнее, когда ты понимаешь, какой конкретно алгоритм привёл к получению результата. А не как в нейронной сети: Оракул, на основе своего многочасового варения бульона из данных для тренировки, повелевает вам принять решение, что запрашиваемый звук – это звук №3. (Меня особенно напрягает, когда нейронной сети пытаются доверить управление автомобилем. Как потом в нестандартной ситуации понять, из-за чего машина повернула влево, а не вправо? Всемогущий Нейрон повелел?).
Но наборы нормальных распределений – это уже отдельная большая тема, которая выходит за рамки этой статьи.
Надеюсь, что статья была полезной, и/или заставила ваши мозговые извилины поскрипеть.
Лидером среди программ для голосового управления компьютера на русском языке является программа Горыныч 5.0. В прочем английский язык также подвластен данной программе. С помощью «Горыныча» можно задавать различные голосовые команды компьютеру: запустить программу, закрыть окно, создать новый документ, перезагрузить или выключить компьютер. Фактически голосовым управлением вы контролируете большинство процессов пользовательской работы в системе Windows без помощи клавиатуры и мышки. Голосовое управление программы позволяет набирать текст на компьютере без использования клавиатуры и мышки. Но здесь возникает несколько нюансов. Один из плюсов программы Горыныч это слушаться голоса только своих хозяинов. И для этого нужно предварительно настроить программную базу команд. Нужно самостоятельно научить своим голосом русскому языку Горыныча. С помощью микрофона вы формируете свой словарь записываемый именно вашего с голоса. Команды голосового управления компьютером могут быть пользовательские, но для набора документов приодеться приложить усилия, чтобы сделать базу богатой словарным запасом. Поэтому для голосового набора все же лучшим решением будет онлайн-серис от Google.
Полезные программы для голосового набора текста на компьютере с поддержкой русского языка.
Горынычем лучше других программ русским голосом
управлять компьютером,
а голосовой набор текста рекомендуется производить в онлайн-приложении
Google Web Speech. Оно доступно только для браузеров Chrome. Web Speech
поддерживает 32 языка (среди них даже японские и китайские иероглифы).
Для того чтобы напечатать текст с помощью колоса нужен только интернет,
браузер Chrome и микрофон. Русский язык программа прекрасно понимает и
выдает результат целыми словами переводя устную речь в печатный текст.
Сейчас уже закончились разработки платного приложения для аудио и даже
видео распознании речи компьютером. Программа RealSpeaker способна
распознать не только голос, но и мимику пользователя. Для ее
использования подойдет обычная веб-камера с помощью, которой программа
будет «читать по губам» пользователя компьютера. Такой подход повышает
эффективность во голосовом управлении с помощью преобразования не
только речи, но и мимики в текстовые команды. RealSpeaker уже сегодня
имеет поддержку русского и еще 10 популярных языков. Программа
рассчитана для платформ Windows7 / 8. После инсталляции программу
следует настроить. Голову нужно держать ровно, нежелательно допускать
частых потерь контакта лица с веб-камерой. Расстояние от веб-камеры
желательно не превышать 40-ка см. Присутствует словарь с русским
языком, который можно расширить. Но в целом, по сравнению с Горынычем,
RealSpeaker более удобен для преобразования голоса в текст.
Работая над голосовым управлением компьютеров, было создано много программ.
Распознанием речи с помощью компьютера
программисты-разработчики посвящали свои труды голосовому управлению
еще со времен Windows 95. За это время было создано много программ для
русского голосового управления компьютера и преобразования речи в
текст. Среди них набрали популярность такие программы:
- Диктограф 5;
- Перпетуум мобиле;
- КОМБАТ Vocative Russian ASR Engine.
Для английской речи были популярными программы:
- MedSpeak;
- Sakrament ASR Engine;
- ViaVoice;
- Voice_PE;
- Lucent;
- VoiceType;
- Sakrament;
- Voice Xpress Pro;
- iVoice;
- Philips FreeSpeech 98;
- SR-TTSC.
На сегодняшний день программы лидеры в данной области:
- Горыныч 5;
- Web Speech;
- RealSpeaker;
- Dragon (только для английского языка).
Эти четыре программы выдают наиболее оптимальный результат в компьютерном преобразовании речи в команды и текст. Можно сказать, что особо выбирать нет из чего. Проблема речевого преобразования в компьютерные команды и текст является все еще актуальной. Это пока еще свободная ниша для программистов-разработчиков. Еще очень мало создано достойных продуктов в этой отрасли.
