Diferença entre reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural

Nos últimos anos, os avanços em aprendizado de máquina e linguística computacional levaram a desenvolvimentos e melhorias significativas na forma como interagimos com o mundo ao nosso redor. Um dos mais significativos desses avanços é o campo do reconhecimento de voz. Contudo, discurso o reconhecimento não é um conceito inteiramente novo; na verdade, existe há tanto tempo quanto os computadores existem. o conceito foi apresentado ao público pela primeira vez como ficção científica, em filmes como 2001: Odisséia no Espaço. Os programas de fala geralmente envolvem síntese de fala gerada por computador ou fala humana com resposta de voz de computador ou ambos. A comunicação humana está no centro do desenvolvimento do reconhecimento de fala e as complexidades da linguagem tornam as abordagens computacionais cada vez mais difíceis. Aqui é onde aprendizado profundo técnicas como processamento de linguagem natural (PNL) vêm à tona. A PNL abre novas frentes para melhorar a interação humano-computador. Na verdade, a PNL tem sido uma tecnologia de bônus para processos de reconhecimento de voz, tornando-o menos demorado e mais fácil.



O que é reconhecimento de fala?

O reconhecimento de voz é uma tecnologia que permite a um computador identificar e interpretar palavras e frases na linguagem falada e convertê-las em textos por computadores. É um subcampo da linguística computacional que lida com tecnologias para permitir a entrada falada em sistemas. Ele permite ao usuário controlar seus computadores com sua voz. O reconhecimento de fala está rapidamente se tornando um esteio na interação humano-computador. Hoje, as ferramentas de reconhecimento de voz são usava em diferentes tipos de tarefas de ditado, como redigir uma mensagem de texto, tocar música por meio de um dispositivo conectado em casa ou aplicativos de texto para voz com assistentes virtuais. Ele se tornou onipresente hoje como uma ótima maneira de interagir com a tecnologia, reduzindo significativamente a lacuna entre a interação humana e o computador e tornando-a mais natural. A PNL é uma tecnologia que simplifica os processos de reconhecimento de fala usando linguagem natural.



O que é processamento de linguagem natural?

Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um ramo da Ciência da Computação que lida com a comunicação humana. PNL é um ramo da inteligência artificial que investiga o uso de computadores para processar ou entender linguagens humanas com o objetivo de realizar tarefas úteis. Abrange abordagens para ajudar as máquinas a compreender, interpretar e gerar linguagem humana. Ele simplesmente lida com a interação entre humanos e computadores usando uma linguagem natural como o inglês. Ele combina linguística computacional, ciência da computação, ciência cognitiva e inteligência artificial para realizar tarefas como tradução, sumarização automática, segmentação de tópicos, extração de relacionamento, recuperação de informações, tradução automática e reconhecimento de fala. o idéia é desenvolver novas aplicações práticas para facilitar as interações entre computadores e linguagens humanas.



Diferença entre reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural

Definição

- O reconhecimento de voz é uma tecnologia que permite a uma máquina ou programa identificar e compreender palavras ou frases da linguagem falada e convertê-las em um formato legível por máquina. É um subcampo da linguística computacional que lida com tecnologias para permitir a entrada falada em sistemas. O Processamento de Linguagem Natural (PNL), por outro lado, é um ramo da inteligência artificial que investiga o uso de computadores para processar ou compreender linguagens humanas com o objetivo de realizar tarefas úteis. PNL é uma tecnologia usada para simplificar os processos de reconhecimento de voz para torná-los menos demorados.

Tecnologia

- O reconhecimento de voz, também conhecido como reconhecimento de voz, é uma tecnologia que oferece grandes vantagens para muitos tipos de comunicação homem-máquina. Com o reconhecimento de fala, os computadores podem compreender e interpretar palavras faladas ou frases e convertê-las em texto. É usado principalmente para ditado, interface e segurança. A PNL, por outro lado, é uma tecnologia que desenvolve metodologias e algoritmos que tomam como entrada ou produzem como saída dados não estruturados em linguagem natural. A PNL e o reconhecimento de fala às vezes são usados ​​em conjunto em aplicativos como assistentes de voz, motores ASR e ferramentas de análise de fala.

Formulários

- O reconhecimento de fala basicamente significa falar com um computador e fazer com que ele entenda e interprete suas palavras faladas. O software de reconhecimento de voz usa algoritmos diferentes para identificar as línguas faladas e convertê-las em texto. Como um dispositivo de ditado, o reconhecimento de voz pode ser usado para captar as palavras que você diz e digita em um computador. Também é utilizado como interface e sistema de controle para computadores. O melhor exemplo de processamento de linguagem natural é a tradução automática, que traduz automaticamente texto ou fala de um idioma para outro. A PNL é usada para realizar tarefas como resumo automático, segmentação de tópicos, extração de relacionamento, recuperação de informações e reconhecimento de fala.



Reconhecimento de fala vs. processamento de linguagem natural: gráfico de comparação

Resumo de reconhecimento de fala vs. processamento de linguagem natural

O reconhecimento de fala basicamente significa falar com um computador e fazer com que ele entenda e interprete suas palavras faladas. Ele identifica e interpreta palavras e frases na linguagem falada e as converte em textos por computadores. O processamento de linguagem natural simplesmente lida com a interação entre humanos e computadores usando uma linguagem natural como o inglês. A tecnologia PNL aplica algoritmos de aprendizado de máquina a texto e fala. A PNL e o reconhecimento de fala são freqüentemente usados ​​em conjunto em aplicativos como assistentes de voz, motores ASR e ferramentas de análise de fala.

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