Speech recognition c


SpeechRecognitionEngine Класс (System.Speech.Recognition) | Microsoft Docs

В следующем примере показана часть консольного приложения, демонстрирующее базовое распознавание речи. Поскольку в этом примере используется Multiple режим RecognizeAsync метода, он выполняет распознавание до закрытия окна консоли или завершения отладки.

Экземпляр этого класса можно создать для любого из установленных распознавателей речи. Чтобы получить сведения об установленных распознавателях, используйте статический InstalledRecognizers метод.

Этот класс предназначен для запуска модулей распознавания речи в процессе и предоставляет контроль над различными аспектами распознавания речи следующим образом.

  • Чтобы создать внутрипроцессный распознаватель речи, используйте один из SpeechRecognitionEngine конструкторов.

  • Для управления грамматиками распознавания речи используйте LoadGrammar LoadGrammarAsync методы,, UnloadGrammar и UnloadAllGrammars , а также Grammars свойство.

  • Чтобы настроить входные данные для распознавателя, используйте SetInputToAudioStream метод,,, SetInputToDefaultAudioDevice SetInputToNull SetInputToWaveFile или SetInputToWaveStream .

  • Чтобы выполнить распознавание речи, используйте Recognize RecognizeAsync метод или.

  • Чтобы изменить способ распознавания методом бездействия или непредвиденного ввода, BabbleTimeout Используйте InitialSilenceTimeout свойства,, EndSilenceTimeout и EndSilenceTimeoutAmbiguous .

  • Чтобы изменить число альтернативных вариантов, возвращаемых распознавателем, используйте MaxAlternates свойство. Распознаватель возвращает результаты распознавания в RecognitionResult объект.

  • Чтобы синхронизировать изменения распознавателя, используйте RequestRecognizerUpdate метод. Распознаватель использует более одного потока для выполнения задач.

  • Чтобы эмулировать входные данные распознавателя, используйте EmulateRecognize EmulateRecognizeAsync методы и.

  • SpeechRecognitionEngineОбъект предназначен для единственного использования процесса, создающего экземпляр объекта. И наоборот, SpeechRecognizer использует один распознаватель с любым приложением, которое хочет его использовать.

    AudioFormat

    Получает формат аудио, принимаемого объектом SpeechRecognitionEngine.

    AudioLevel

    Получает уровень звука, принимаемого объектом SpeechRecognitionEngine.

    AudioPosition

    Получает текущую позицию в аудиопотоке, создаваемом устройством, которое предоставляет входные данные для SpeechRecognitionEngine.

    AudioState

    Получает состояние звука, принимаемого объектом SpeechRecognitionEngine.

    BabbleTimeout

    Получает или задает интервал времени, в течение которого SpeechRecognitionEngine принимает входные данные, содержащие только фоновый шум, прежде чем финализировать распознавание.

    EndSilenceTimeout

    Получает или задает интервал молчания, который SpeechRecognitionEngine будет принимать в конце однозначных вводных данных, прежде чем финализировать операцию распознавания.

    EndSilenceTimeoutAmbiguous

    Получает или задает интервал молчания, который SpeechRecognitionEngine будет принимать в конце неоднозначных входных данных, прежде чем финализировать операцию распознавания.

    Grammars

    Получает коллекцию объектов Grammar, загруженных в данных экземпляр SpeechRecognitionEngine.

    InitialSilenceTimeout

    Получает или задает интервал времени, в течение которого SpeechRecognitionEngine принимает входные данные, содержащие только молчание, прежде чем финализировать распознавание.

    MaxAlternates

    Получает или задает максимальное количество альтернативных результатов распознавания, которые SpeechRecognitionEngine возвращает для каждой операции распознавания.

    RecognizerAudioPosition

    Получает текущую позицию SpeechRecognitionEngine в обрабатываемых им входных аудиоданных.

    RecognizerInfo

    Получает сведения о текущем экземпляре SpeechRecognitionEngine.

    Dispose()

    Удаляет объект SpeechRecognitionEngine.

    Dispose(Boolean)

    Удаляет объект SpeechRecognitionEngine и освобождает ресурсы, используемые во время сеанса.

    EmulateRecognize(RecognizedWordUnit[], CompareOptions)

    Эмулирует ввод конкретных слов в распознаватель речи, используя текст вместо аудио для синхронного распознавания речи, и указывает способ обработки распознавателем сравнения Юникода между словами и загруженными грамматиками распознавания речи.

    EmulateRecognize(String)

    Эмулирует ввод фразы в распознаватель речи, используя текст вместо аудио для синхронного распознавания речи.

    EmulateRecognize(String, CompareOptions)

    Эмулирует ввод фразы в распознаватель речи, используя текст вместо аудио для синхронного распознавания речи, и указывает способ обработки распознавателем сравнения Юникода между фразой и загруженными грамматиками распознавания речи.

    EmulateRecognizeAsync(RecognizedWordUnit[], CompareOptions)

    Эмулирует ввод конкретных слов в общий распознаватель речи, используя массив объектов RecognizedWordUnit вместо аудио для асинхронного распознавания речи, и указывает способ обработки распознавателем сравнения Юникода между словами и загруженными грамматиками распознавания речи.

    EmulateRecognizeAsync(String)

    Эмулирует ввод фразы в распознаватель речи, используя текст вместо аудио для асинхронного распознавания речи.

    EmulateRecognizeAsync(String, CompareOptions)

    Эмулирует ввод фразы в распознаватель речи, используя текст вместо аудио для асинхронного распознавания речи, и указывает способ обработки распознавателем сравнения Юникода между фразой и загруженными грамматиками распознавания речи.

    Equals(Object)

    Определяет, равен ли указанный объект текущему объекту.

    (Унаследовано от Object)
    GetHashCode()

    Служит хэш-функцией по умолчанию.

    (Унаследовано от Object)
    GetType()

    Возвращает объект Type для текущего экземпляра.

    (Унаследовано от Object)
    InstalledRecognizers()

    Возвращает сведения для всех установленных распознавателей речи в текущей системе.

    LoadGrammar(Grammar)

    Выполняет синхронную загрузку объекта Grammar.

    LoadGrammarAsync(Grammar)

    Выполняет асинхронную загрузку грамматики распознавания речи.

    MemberwiseClone()

    Создает неполную копию текущего объекта Object.

    (Унаследовано от Object)
    QueryRecognizerSetting(String)

    Возвращает значения параметров для распознавателя.

    Recognize()

    Выполняет синхронную операцию распознавания речи.

    Recognize(TimeSpan)

    Выполняет синхронную операцию распознавания речи с указанным начальным временем ожидания бездействия.

    RecognizeAsync()

    Выполняет одиночную, асинхронную операцию распознавания речи.

    RecognizeAsync(RecognizeMode)

    Выполняет одну или несколько асинхронных операций распознавания речи.

    RecognizeAsyncCancel()

    Останавливает асинхронное распознавание без ожидания завершения текущей операции распознавания.

    RecognizeAsyncStop()

    Останавливает асинхронное распознавание после завершения текущей операции распознавания.

    RequestRecognizerUpdate()

    Запрашивает, чтобы распознаватель приостановил обновления состояния.

    RequestRecognizerUpdate(Object)

    Запрашивает, чтобы распознаватель приостановил обновление состояния и предоставил токен пользователя для связанного события.

    RequestRecognizerUpdate(Object, TimeSpan)

    Запрашивает, чтобы распознаватель приостановил обновление состояния и предоставил смещение и токен пользователя для связанного события.

    SetInputToAudioStream(Stream, SpeechAudioFormatInfo)

    Настраивает объект SpeechRecognitionEngine для получения входных данных из аудиопотока.

    SetInputToDefaultAudioDevice()

    Настраивает объект SpeechRecognitionEngine для получения входных данных от аудиоустройства по умолчанию.

    SetInputToNull()

    Отключает ввод в распознаватель речи.

    SetInputToWaveFile(String)

    Настраивает объект SpeechRecognitionEngine для получения входных данных из файла аудиоформата WAV.

    SetInputToWaveStream(Stream)

    Настраивает объект SpeechRecognitionEngine для получения входных данных от потока, содержащего аудиоформата WAV.

    ToString()

    Возвращает строку, представляющую текущий объект.

    (Унаследовано от Object)
    UnloadAllGrammars()

    Выгружает все объекты Grammar из распознавателя.

    UnloadGrammar(Grammar)

    Выгружает заданный объект Grammar из экземпляра SpeechRecognitionEngine.

    UpdateRecognizerSetting(String, Int32)

    Обновляет заданный параметр для SpeechRecognitionEngine с указанным целым числом.

    UpdateRecognizerSetting(String, String)

    Обновляет указанный параметр механизма распознавания речи с заданным стоковым значением.

    AudioLevelUpdated

    Возникает, когда SpeechRecognitionEngine сообщает об уровне аудиовхода.

    AudioSignalProblemOccurred

    Возникает, когда SpeechRecognitionEngine обнаруживает проблему в аудиосигнале.

    AudioStateChanged

    Возникает, когда меняется состояние получаемого объектом SpeechRecognitionEngine аудио.

    EmulateRecognizeCompleted

    Возникает, если SpeechRecognitionEngine оформляет асинхронную операцию распознавания эмулированного ввода.

    LoadGrammarCompleted

    Возникает при завершении SpeechRecognitionEngine асинхронной загрузки объекта Grammar.

    RecognizeCompleted

    Возникает, если SpeechRecognitionEngine оформляет асинхронную операцию распознавания.

    RecognizerUpdateReached

    Вызывается, когда исполняемый механизм SpeechRecognitionEngine приостанавливается, чтобы принять изменения.

    SpeechDetected

    Возникает, когда SpeechRecognitionEngine обнаруживает введенные данные, которые могут быть идентифицированы как речь.

    SpeechHypothesized

    Возникает, когда SpeechRecognitionEngine распознал слово или слова, которые могут являться нескольких составных фраз в грамматике.

    SpeechRecognitionRejected

    Возникает, когда SpeechRecognitionEngine получает ввод, не соответствующий ни одному из загруженных и включенных объектов Grammar.

    SpeechRecognized

    Возникает, когда SpeechRecognitionEngine получает ввод, соответствующий любому из загруженных и включенных объектов Grammar.

    (PDF) Knowledge transfer for Russian conversational telephone automatic speech recognition

    А.Н. Романенко, Ю.Н. Матвеев, В. Минкер

    Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики,

    2018, том 18, № 2 241

    Understanding. Scottsdale, USA, 2015. P. 589–595. doi:

    10.1109/ASRU.2015.7404849

    3. Hartmann W., Zhang L., Barnes K. et al. Comparison of

    multiple system combination techniques for keyword spotting //

    Proc. INTERSPEECH. San Francisco, USA, 2016. P. 1913–

    1917. doi: 10.21437/Interspeech.2016-1381

    4. Hinton G., Vinyals O., Dean J. Distilling knowledge in a neural

    network // Proc. NIPS 2014 Deep Learning Workshop.

    Montreal, Canada, 2014. arXiv: 1503.02531.

    5. Dietterich T.G. Ensemble methods in machine learning // Proc.

    Int. Workshop on Multiple Classifier Systems. Cagliari, Italy,

    2000. P. 1–15. doi: 10.1007/3-540-45014-9_1

    6. Saon G., Kurata G., Sercu T. et al. English conversational

    telephone speech recognition by humans and machines // Proc.

    INTERSPEECH. Stockholm, Sweden, 2017. P. 132–136. doi:

    10.21437/Interspeech.2017-405

    7. Han K.J, Hahm S., Kim B.-H. et al. Deep learning-based

    telephony speech recognition in the wild // Proc.

    INTERSPEECH. Stockholm, Sweden, 2017. P. 1323–1327. doi:

    10.21437/Interspeech.2017-1695

    8. Xiong W., Wu L., Alleva F. et al. The Microsoft 2017

    conversational speech recognition system. Technical Report

    MSR-TR-2017-39. 2017. arXiv:1708.06073.

    9. Zolnay A., Schluter R., Ney H. Acoustic feature combination

    for robust speech recognition // Proc. IEEE Int. Conf. on

    Acoustics, Speech and Signal Processing. Philadelphia, USA,

    2005. P. I457–I460. doi: 10.1109/ICASSP.2005.1415149

    10. Khokhlov Y., Medennikov I., Romanenko A. et al. The STC

    keyword search system for OpenKWS 2016 evaluation // Proc.

    INTERSPEECH. Stockholm, Sweden, 2017. P. 3602–3606. doi:

    10.21437/Interspeech.2017-1212

    11. Томашенко Н.А., Хохлов Ю.Ю., Ларшер Э., Эстев Я.,

    Матвеев Ю.Н. Использование в системах автоматического

    распознавания речи GMM-моделей для адаптации

    акустических моделей, построенных на основе

    искусственных нейронных сетей // Научно-технический

    вестник информационных технологий, механики и оптики.

    2016. Т. 16. № 6. С. 1063–1072. doi: 10.17586/2226-1494-

    2016-16-6-1063-1072

    12. Narang S., Elsen E., Diamos G., Sengupta S. Exploring sparsity

    in recurrent neural networks // Proc. International Conference

    on Learning Representations (ICLR). Toulon, France, 2017.

    arXiv:1704.05119

    13. Bucilua C., Caruana R., Niculescu-Mizil A. Model compression

    // Proc. 12th ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery

    and Data Mining. NY, 2006. P. 535–541. doi:

    10.1145/1150402.1150464

    14. Povey D., Ghoshal A. et al. The Kaldi speech recognition

    toolkit // Proc. IEEE Workshop on Automatic Speech

    Recognition and Understanding (ASRU). Waikoloa, Hawaii,

    USA, 2011.

    15. Меденников И.П. Методы, алгоритмы и программные

    средства распознавания русской телефонной спонтанной

    речи: дис. … канд. техн. наук. СПб, 2016. 200 с.

    16. Povey D., Peddinti V., Galvez D. et al. Purely sequence-trained

    neural networks for ASR based on lattice-free MMI // Proc.

    INTERSPEECH. San Francisco, USA, 2016. P. 2751–2755.

    doi: 10.21437/Interspeech.2016-595

    17. Ravindran S., Demirogulu C., Anderson D.V. Speech

    recognition using filter-bank features // Proc. 37th Conference on

    Signals, Systems and Computers. Pacific Grove, USA, 2003.

    V. 2. P. 1900–1903. doi: 10.1109/ACSSC.2003.1292312

    18. Hui Y., Hohmann V., Nadeu C. Acoustic features for speech

    recognition based on Gammatone filterbank and instantaneous

    frequency // Speech Communication. 2011. V. 53. N 5. P. 707–

    715. doi: 10.1016/j.specom.2010.04.008

    19. Hermansky H. Perceptual linear predictive (PLP) analysis of

    speech // Journal of the Acoustical Society of America. 1990.

    V. 87. N 4. P. 1738–1752. doi: 10.1121/1.399423

    20. Ghahremani P., BabaAli B., Povey D. at al. A pitch extraction

    algorithm tuned for automatic speech recognition // Proc. Int.

    Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing. Florence,

    Italy, 2014. P. 2494–2498. doi: 10.1109/ICASSP.2014.6854049

    21. Dehak N., Kenny P., Dehak R. et al. Front-end factor analysis

    for speaker verification // IEEE Transactions on Audio, Speech

    and Language Processing. 2011. V. 19. N 4. P. 788–798. doi:

    Workshop on Automatic Speech Recognition and

    Understanding. Scottsdale, USA, 2015, pp. 589–595. doi:

    10.1109/ASRU.2015.7404849

    3. Hartmann W., Zhang L., Barnes K. et al. Comparison of

    multiple system combination techniques for keyword spotting.

    Proc. INTERSPEECH. San Francisco, USA, 2016, pp. 1913–

    1917. doi: 10.21437/Interspeech.2016-1381

    4. Hinton G., Vinyals O., Dean J. Distilling knowledge in a

    neural network. Proc. NIPS 2014 Deep Learning Workshop.

    Montreal, Canada, 2014. arXiv: 1503.02531.

    5. Dietterich T.G. Ensemble methods in machine learning. Proc.

    Int. Workshop on Multiple Classifier Systems. Cagliari, Italy,

    2000, pp. 1–15. doi: 10.1007/3-540-45014-9_1

    6. Saon G., Kurata G., Sercu T. et al. English conversational

    telephone speech recognition by humans and machines. Proc.

    INTERSPEECH. Stockholm, Sweden, 2017, pp. 132–136. doi:

    10.21437/Interspeech.2017-405

    7. Han K.J, Hahm S., Kim B.-H. et al. Deep learning-based

    telephony speech recognition in the wild. Proc.

    INTERSPEECH. Stockholm, Sweden, 2017, pp. 1323–1327.

    doi: 10.21437/Interspeech.2017-1695

    8. Xiong W., Wu L., Alleva F. et al. The Microsoft 2017

    conversational speech recognition system. Technical Report

    MSR-TR-2017-39, 2017. arXiv:1708.06073

    9. Zolnay A., Schluter R., Ney H. Acoustic feature combination

    for robust speech recognition. Proc. IEEE Int. Conf. on

    Acoustics, Speech and Signal Processing. Philadelphia, USA,

    2005, pp. I457–I460. doi: 10.1109/ICASSP.2005.1415149

    10. Khokhlov Y., Medennikov I., Romanenko A. et al. The STC

    keyword search system for OpenKWS 2016 evaluation. Proc.

    INTERSPEECH. Stockholm, Sweden, 2017, pp. 3602–3606.

    doi: 10.21437/Interspeech.2017-1212

    11. Tomashenko N.A., Khokhlov Yu.Yu., Larcher A., Estève Ya.,

    Matveev Yu. N. Gaussian mixture models for adaptation of

    deep neural network acoustic models in automatic speech

    recognition systems. Scientific and Technical Journal of

    Information Technologies, Mechanics and Optics, 2016,

    vol. 16, no. 6, pp. 1063–1072. (In Russian) doi:

    10.17586/2226-1494-2016-16-6-1063-1072

    12. Narang S., Elsen E., Diamos G., Sengupta S. Exploring

    sparsity in recurrent neural networks. Proc. International

    Conference on Learning Representations, ICLR. Toulon,

    France, 2017. arXiv:1704.05119

    13. Bucilua C., Caruana R., Niculescu-Mizil A. Model

    compression. Proc. 12th ACM SIGKDD Int. Conf. on

    Knowledge Discovery and Data Mining. NY, 2006, pp. 535–

    541. doi: 10.1145/1150402.1150464

    14. Povey D., Ghoshal A. et al. The Kaldi speech recognition

    toolkit. Proc. IEEE Workshop on Automatic Speech

    Recognition and Understanding, ASRU. Waikoloa, Hawaii,

    USA, 2011.

    15. Medennikov I.P. Methods, Algorithms and Software for

    Recognition of Russian Spontaneous Phone Speech. Dis. PhD

    Eng. Sci. St. Petersburg, Russia, 200 p.

    16. Povey D., Peddinti V., Galvez D. et al. Purely sequence-

    trained neural networks for ASR based on lattice-free MMI.

    Proc. INTERSPEECH. San Francisco, USA, 2016, pp. 2751–

    2755. doi: 10.21437/Interspeech.2016-595

    17. Ravindran S., Demirogulu C., Anderson D.V. Speech

    recognition using filter-bank features. Proc. 37th Conference

    on Signals, Systems and Computers. Pacific Grove, USA,

    2003, vol. 2, pp. 1900–1903. doi:

    10.1109/ACSSC.2003.1292312

    18. Hui Y., Hohmann V., Nadeu C. Acoustic features for speech

    recognition based on Gammatone filterbank and instantaneous

    frequency. Speech Communication, 2011, vol. 53, no. 5,

    pp. 707–715. doi: 10.1016/j.specom.2010.04.008

    19. Hermansky H. Perceptual linear predictive (PLP) analysis of

    speech. Journal of the Acoustical Society of America, 1990,

    vol. 87, no. 4, pp. 1738–1752. doi: 10.1121/1.399423

    20. Ghahremani P., BabaAli B., Povey D. at al. A pitch extraction

    algorithm tuned for automatic speech recognition. Proc. Int.

    Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing. Florence,

    Italy, 2014, pp. 2494–2498. doi:

    10.1109/ICASSP.2014.6854049

    21. Dehak N., Kenny P., Dehak R. et al. Front-end factor analysis

    Разновидности глубоких искусственных нейронных сетей для систем распознавания речи | Кипяткова

    Полная библиографическая ссылка: Кипяткова И.C., Карпов А.А. Разновидности глубоких искусственных нейронных сетей для систем распознавания речи // Труды СПИИРАН. 2016. Вып. 49. C. 80-103.

    УДК 004.522

    РАЗНОВИДНОСТИ ГЛУБОКИХ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ

    И.C. Кипяткова, А.А. Карпов


    Аннотация

    В статье представлен аналитический обзор основных разновидностей акустических и языковых моделей на основе искусственных нейронных сетей для систем автоматического распознавания речи. Рассмотрены гибридный и тандемный под-ходы объединения скрытых марковских моделей и искусственных нейронных сетей для акустического моделирования, описано построение языковых моделей с применением сетей прямого распространения и рекуррентных нейросетей. Обзор исследований в данной области показывает, что применение искусственных нейронных сетей как на этапе акустического, так и на этапе языкового моделирования позволяет снизить ошибку распознавания слов.


    Ключевые слова

    автоматическое распознавание речи; нейронные сети; акустические модели; модели языка


    Полный текст:
    PDF
    Литература

    1. Rabiner L., Juang B. Speech Recognition. Chapter in Springer Handbook of Speech Processing // NY: Springer. 2008.
    2. Rabiner L., Juang B.-H. Fundamentals of Speech Recognition // Prentice Hall. 1993. 507 p.
    3. Ронжин А.Л., Карпов А.А., Ли И.В. Речевой и многомодальный интерфейсы // М.: Наука. 2006. 173 с.
    4. Джелинек Ф. Распознавание непрерывной речи статистическими методами // Труды института инженеров по электронике и радиотехнике. 1976. Т. 64. № 4. С. 131–160.
    5. Кипяткова И.С., Карпов А.А. Разработка и исследование статистической модели русского языка // Труды СПИИРАН. 2010. Вып. 1(12). С.35–49.
    6. Hinton G. et al. Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups // IEEE Signal Pro-cessing Magazine. 2012. vol. 29. no. 6. pp. 82–97.
    7. Маковкин К.А. Гибридные модели – Скрытые марковские моде-ли/Многослойный персептрон и их применение в системах распознавания речи. Обзор // Речевые технологии. 2012. № 3. С. 58–83.
    8. Yu D., Deng L. Automatic Speech Recognition - A Deep Learning Approach // Springer. 2015. 322 p.
    9. Deng L. Deep learning: from speech recognition to language and multimodal processing // APSIPA Transactions on Signal and Information Processing. 2016. vol 5. pp. 1–15.
    10. Seide F., Li G., Yu D. Conversational speech transcription using context-dependent deep neural networks // Proceedings of Interspeech. 2011. pp. 437–440.
    11. Dahl G., Yu D., Deng L., Acero A. Context-dependent pre-trained deep neural networks for large vocabulary speech recognition // IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing. 2012. vol. 20. no. 1. pp. 30–42.
    12. Ellis D.P.W., Singh R., Sivadas S. Tandem Acoustic Modeling in Large-Vocabulary Recognition // Proceedings of ICASSP. 2001.
    13. Grezl F., Karafiat M., Kontar S., Cernocky J. Probabilistic and bottle-neck features for LVCSR of meetings // Proceedings of ICASSP. 2007. pp. 757–760.
    14. Maas A.L. et al. Building DNN Acoustic Models for Large Vocabulary Speech Recognition // preprint arXiv:1406.7806. 2015. http://arxiv.org/pdf/1406.7806.pdf (дата обращения: 14.09.2016).
    15. Cosi P. A KALDI-DNN-based ASR system for Italian // Proceedings of IEEE International Joint Conference on Neural Networks IJCNN'2015. 2015. pp. 1–5.
    16. Veselý K. et al. Sequence-discriminative training of deep neural net-works //Proceedings of INTERSPEECH'2013. 2013. pp. 2345–2349.
    17. Povey D., Zhang X., Khudanpur S. Parallel training of DNNs with natural gradient and parameter averaging // preprint arXiv:1410.7455. 2014. URL: http://arxiv.org/pdf/1410.7455v8.pdf (дата обращения: 14.09.2016).
    18. Popović B. et al. Deep Neural Network Based Continuous Speech Recognition for Serbian Using the Kaldi Toolkit // Proceedings of the 17th International Conference on Speech and Computer (SPECOM-2015). Springer. 2015. LNAI 9319. pp. 186–192.
    19. Miao Y. Kaldi+ PDNN: building DNN-based ASR systems with Kaldi and PDNN // arXiv preprint arXiv:1401.6984. 2014. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1401/1401.6984.pdf (дата обращения: 14.09.2016).
    20. Sainath T.N., Mohamed A.R., Kingsbury B., Ramabhadran B. Deep convolutional neural networks for LVCSR // Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2013. pp. 8614–8618.
    21. Delcroix M. et al. Context adaptive neural network for rapid adaptation of deep CNN based acoustic models // Proceedings of INTERSPEECH-2016. 2016. pp. 1573–1577.
    22. Гапочкин А.В. Нейронные сети в системах распознавания речи // Science Time. 2014. № 1(1). pp. 29–36.
    23. Waibel A. et al. Phoneme recognition using time-delay neural networks // IEEE Transactions on acoustics, speech, and signal processing. 1989. vol. 37. no. 3. pp. 328–339.
    24. Peddinti V., Povey D., Khudanpur S. A time delay neural network architecture for efficient modeling of long temporal contexts // Proceedings of INTERSPEECH-2015. 2015. pp. 2440–2444.
    25. Тампель И.Б. Автоматическое распознавание речи – основные этапы за 50 лет // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 6. С 957–968.
    26. Hochreiter S., Schmidhuber J. Long short-term memory // Neural computation. 1997. vol. 9. no. 8. pp. 1735–1780.
    27. Geiger J.T. et al. Robust speech recognition using long short-term memory recurrent neural networks for hybrid acoustic modelling // Proceedings of INTERSPEECH-2014. 2014. pp. 631–635.
    28. Zhang Y. et al. Towards End-to-End Speech Recognition with Deep Convolutional Neural Networks // Proceedings of INTERSPEECH-2016. 2016. pp. 410–414.
    29. Graves A., Fernґandez S., Gomez F., Schmidhuber J. Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks // Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. 2006. pp. 369–376.
    30. Graves A., Jaitly N. Towards End-To-End Speech Recognition with Recurrent Neural Networks // Proceedings of 31st International Conference on Machine Learning. 2014. vol. 14. pp. 1764–1772.
    31. Зулкарнеев М.Ю., Репалов С.А., Шамраев Н.Г. Система распознавания русской речи, использующая глубокие нейронные сети и преобразователи на основе конечных автоматов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 10. С. 40–46.
    32. Tomashenko N., Khokhlov Y. Speaker adaptation of context dependent deep neural networks based on MAP-adaptation and GMM-derived feature processing // Proceedings of INTERSPEECH-2014. 2014. pp. 2997–3001.
    33. Prudnikov A. et al. Improving Acoustic Models for Russian Spontaneous Speech Recognition // Speech and Computer (SPECOM 2015). Springer International Publishing. 2015. LNAI 8113. pp. 234–242.
    34. Povey D. et al. The Kaldi speech recognition toolkit // IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding ASRU. 2011.
    35. Rybach D. et al. RASR - The RWTH Aachen University Open Source Speech Recognition Toolkit // IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU). 2011.
    36. Zhang C., Woodland P.C. A general artificial neural network extension for HTK // Proceedings of INTERSPEECH-2015. 2015. pp. 3581–3585.
    37. Gandhe A., Metze F., Lane I. Neural Network Language Models for Low Resource Languages // Proceedings of INTERSPEECH-2014. 2014. pp. 2615–2619.
    38. Elman J.L. Finding Structure in Time // Cognitive Science. 1990. vol. 14. pp. 179–211.
    39. Mikolov T. et al. Recurrent neural network based language model // Proceedings of INTERSPEECH'2010. 2010. pp. 1045–1048.
    40. Schwenk H., Gauvain J.-L. Training Neural Network Language Models On Very Large Corpora // Proceedings of Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing. 2005. pp. 201–208.
    41. Sundermeyer M. et al. Comparison of Feedforward and Recurrent Neural Network Language Models // Proceedings of ICASSP'2013. 2013. pp. 8430–8434.
    42. Shi Y., Larson M., Wiggers P., Jonker C.M. Exploiting the Succeeding Words in Recurrent Neural Network // Proceedings of INTERSPEECH'2013. 2013. pp. 632–636.
    43. Mikolov T. et al. Strategies for Training Large Scale Neural Network Language Models // Proceedings of ASRU'2011. 2011. pp. 196–201.
    44. Huang Z., Zweig G., Dumoulin B. Cache based recurrent neural network language model inference for first pass speech recognition // Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2014. pp. 6404–6408.
    45. Morioka T., Iwata T., Hori T., Kobayashi T. Multiscale recurrent neural network based language model // Proceedings of INTERSPEECH-2015. 2015. pp. 2366–2370.
    46. Vazhenina D., Markov K. Evaluation of advanced language modelling techniques for Russian LVCSR // Proceedings of SPECOM 2013. Springer. 2013. LNAI 8113. pp. 124–131.
    47. Kipyatkova I., Karpov A. Recurrent Neural Network-based Language Modeling for an Automatic Russian Speech Recognition System // Proceedings of International Conference AINL-ISMW FRUCT 2015. 2015. pp. 33–38.
    48. Bell P. et al. A lecture transcription system combining neural network acoustic and language models // Proceedings of INTERSPEECH'2013. 2013. pp. 3087–3091.
    49. Medennikov I., Prudnikov A. Advances in STC Russian Spontaneous Speech Recognition System // Speech and Computer. Springer. Proceedings of SPECOM-2016. 2016. LNAI 9811. pp. 116–123.
    50. Mikolov T. et al. RNNLM - Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit // Proceedings of the 2011 ASRU Workshop. 2011. pp. 196–201.
    51. Enarvi S., Kurimo M. TheanoLM-An Extensible Toolkit for Neural Network Language Modeling // arXiv preprint arXiv:1605.00942. 2016. URL: https://arxiv.org/pdf/1605.00942v2.pdf (дата обращения: 12.10.2016).


    Ирина Сергеевна Кипяткова - к-т техн. наук, старший научный сотрудник лаборатории речевых и многомодальных интерфейсов, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН).
    Область научных интересов: автоматическое распознавание речи, статистические модели языка, нейронные сети.
    Число научных публикаций: 65.

    Адрес (E-mail): [email protected]
    Почтовый адрес: 14-я линия В.О., д. 39, г. Санкт-Петербург, 199178
    Телефон: +7(812)328-0421
    Факс: +7(812)328-0421

    Алексей Анатольевич Карпов - д-р техн. наук, доцент, заведующий лабораторией речевых и многомодальных интерфейсов, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН).
    Область научных интересов: речевые технологии, многомодальные интерфейсы, автоматическое распознавание речи, аудиовизуальная обработка речи.
    Число научных публикаций: 250.

    Адрес (E-mail): [email protected]
    Почтовый адрес: 14-я линия В.О., 39, Санкт-Петербург, 199178
    Телефон: +7(812)328-0421
    Факс: +7(812)328-0421

    DOI: http://dx.doi.org/10.15622/sp.49.5


    This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

    recorder - Translation into Russian - examples English

    Suggestions: tape recorder

    These examples may contain rude words based on your search.

    These examples may contain colloquial words based on your search.

    In May 1954 Model 600 introduced mastering quality audio portable recorder.

    Май 1954 года: представлен переносной магнитофон Model 600, пригодный для мастеринга.

    This is not a machine, this recorder.

    Now give me my father's recorder.

    I can hear the recorder in your pocket.

    That recorder has John reciting exorcism rituals in 50 different languages.

    На этом диктофоне обряды экзорцизма, прочитанные Джоном на 50 разных языках.

    She told me to wait behind with the recorder.

    He put the recorder in the cup to amplify my voice.

    Он положил диктофон в кружку, чтобы усилить мой голос.

    I asked you about an update on my recorder.

    I'm guessing the recorder didn't pick it up either.

    I can use the voice recognition software in this recorder to confirm a match.

    С помощью программы распознавания речи в диктофоне я обнаружу совпадение.

    And that same unique combination of life was found on this - your recorder.

    И точно такая же уникальная комбинация жизни была найдена на этом - на вашем диктофоне.

    It's here, in my recorder.

    If this is a confessional, maybe you should let me turn on a recorder.

    Если это исповедь, может, мне стоит включить диктофон.

    Spent the entire car ride yammering into a digital recorder.

    Всю дорогу в машине он нёс какой-то вздор в диктофон.

    Do you still have that little recorder?

    There is a recorder hidden somewhere in this room.

    Здесь должен быть диктофон, спрятанный где-то в этой комнате.

    It's only in my recorder.

    Christine kept detailed notes on a voice recorder.

    A compromise could be arranged in exchange for the recorder.

    Можно было бы устроить компромисс, в обмен на диктофон.

    The Professor's lost his recorder with his notes.

    Профессор потерял диктофон со всеми своими записями.

    Вестник Иркутского государственного технического университета

    2014 / Номер 10(93) 2014 [ Гуманитарные науки ]

    Рассматривается возможность формирования обучающих материалов на основе аудио- и видеоинформации, предоставляемой открытым цифровым источником. Аргументируется удобство их организации в виде речевого корпуса, описывается структура, технические и функциональные характеристики системы «Аудиопротокол», разработанной при непосредственном участии авторов статьи. Обсуждается возможность использования новой системы для увеличения доступного объема и пополнения тематического и жанрового разнообразия обучающих записей звучащей речи.

    Ключевые слова:

    автоматическое распознавание речи,обучающий материал,речевой корпус,обработка речи,automatic speech recognition,educational material,speech corpora,speech processing

    Авторы:

    • Широкова Анна Михайловна
    • Главатских Игорь Александрович

    Библиографический список:

    1. Сафонова В.В. Современный русский аудио- и видеотекст в контексте межкультурного языкового образования // Русский язык как инославянский. Белград. 2012. Вып. IV. С. 78-90.
    2. Кривнова О.Ф. Области применения речевых корпусов и опыт их разработки: труды XVIII сессии Российского акустического общества РАО. Таганрог, 2006. С. 81-84.
    3. Кривнова О.Ф., Богданов Д.С., Подрабинович А.Я. Современный инструментарий для разработки речевых технологий // Информационные технологии и вычислительные системы. 2004. № 2. С. 11-24.
    4. Арлазаров В.Л., Богданов Д.С., Паклин М.Л., Розанов А.О., Финкельштейн Ю.Л. Инструментальная система для исследования и обработки речевых сигналов и создания речевых баз данных: сб. Интеллектуальные технологии ввода и обработки информации М.: Эдиториал УРСС, 1998. С. 15-26.
    5. Компьютерный транскрайбер «Цезарь» [Электронный ресурс]. URL: www.speechpro.ru/product/transcription/cesar
    6. Онлайн демо-версия программного продукта «Аудиопротокол» [Электронный ресурс]. URL: speech.stel.ru:8080 (данные для онлайн-регистрации: логин guest, пароль 1).
    7. Gales M, Young S. The application of hidden Markov models in speech recognition, Foundations and Trends in Signal Processing. Vol. 1. 2007. No. 3. Pp. 195-304.
    8. Sankar A., Lee C.-H. A maximum-likelihood approach to stochastic matching for robust speech recognition // IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. Vol. 4. 1996. No. 3. Pp. 190-202.

    Файлы:

    В лидерах рынка голосовых технологий пополнение: «Наносемантика» презентовала NLab Speech

    Нередко даже люди не могут понять друг друга, переспрашивая то или иное слово. Компьютерным программам правильно распознать подобные ситуации еще сложнее. Поэтому для создания качественного движка голосовой технологии необходимо преодолеть высокую сложность учёта особенностей человеческой речи.

    Разработчикам нашей компании удалось создать решение с высоким показателем качества распознавания. NLab Speech – это набор нейросетевых алгоритмов обработки аудиосигналов и анализа текста, обученных и откалиброванных на большом количестве размеченных вручную речевых данных. На данный момент показатель точности NLab Speech (обратный Word Error Rate) составляет более 82% на зашумлённых данных из телефонии. А скорость обработки данных в нашем облаке достигает 6 real-time factor, что на 40-80% выше скорости конкурирующих облачных сервисов. Над этой технологией команда трудилась больше двух лет.

    В отличие от человека, нейронная сеть в NLab Speech анализирует звуковой сигнал как изображение: каждому аудио сопоставляется его спектрограмма, после чего нейронная сеть переводит спектрограммы в текстовые предположения о том, что было произнесено в аудио. Среди них наилучшая определяется при помощи языковой модели, учитывающей частотные показатели совместной встречаемости слов.

    Данные используются для повышения качества работы моделей, их количество и качество разметки напрямую влияют на функционирование каждой модели. Моделям лучше подавать на вход данные определенного коммерческого сегмента, к примеру call-центра, в полноте и естественности которых есть стопроцентная уверенность.

    Помимо сложности в подготовке моделей распознавания речи была и рутина – тщательная подготовка данных. В общей сложности специалисты компании готовили данные для обучения NLab Speech около двух лет. Для обучения акустических моделей было собрано более 12 тысяч часов аудио из различных источников: колл-центры, голосовые сообщения, аудиокниги, вебинары.

    Также была осуществлена подготовка наборов данных для обучения моделей, которые показывают лучшие результаты на записях с микрофонов пользовательских устройств, таких как смартфоны и ноутбуки. Пришлось учесть реверберацию и эквализацию при работе с аудио записями из разных источников и полученных при записи в разных условиях.

    Для подготовки большого массива обучающих данных мы разработали платформу для разметки данных NLab Marker. C помощью NLab Marker данные преобразуются в формат, пригодный для обучения нейронных сетей.

    «Сложно переоценить улучшение качества голосовых роботов на основе ASR от «Наносемантики» для организаций, доверяющих обслуживание клиентов машинному обучению. Голосовой помощник, наделенный речевыми возможностями высокого уровня и распознавания слов, заменяет десятки и сотни сотрудников колл-центра, что сокращает расходы компании на персонал и повышает скорость обслуживания клиентов. Внедрение ASR существенно облегчит и оптимизирует работу и в других сферах бизнеса. К примеру, медработники с помощью голосового заполнения документов смогут быстро составлять анамнезы, а люди с ограниченными возможностями за счет голосовых технологий улучшат качество своей жизни», – считает Павел Кривозубов, руководитель направления «Робототехника и искусственный интеллект» Фонда «Сколково»

    На сегодняшний день технология распознавания речи NLab Speech от «Наносемантики» – это самодостаточная технология, повторяющая речевые возможности человека, не требующая участия в процессе распознавания сторонних сервисов. Быстрое и масштабируемое распознавание речи работает как на процессорах, так и на видеокартах. NLab Speech включает в себя как файловое распознавание речи, так и потоковое распознавание. Файловое распознавание выдает только конечный результат, тогда как потоковое распознавание выдает еще и промежуточные результаты после каждого сказанного слова, которые корректируются в зависимости от продолжения речи – как, например, это происходит в Apple Siri. Помимо прочего, наше ASR (automatic speech recognition – автоматическое распознавание речи) работает с основными протоколами связи: websocket, grpc и mrcp, что обеспечивает гибкость NLab Speech, когда речь заходит об его интеграции к клиенту. Также имеется разбивка стереозаписей по диалоговым репликам для удобства использования результатов нашего ASR в системах речевой аналитики. NLab Speech автоматически корректирует написание текста, исправляет ошибки и расставляет пунктуацию.

    «Мы уже наравне с лидерами по точности голосовых технологий, работающих на русском языке, и стремимся качественно превзойти их. Для этого есть все предпосылки: мы улучшаем языковые и акустические модели, нейросеть-пунктуатор. Собираем еще больше качественных данных для обучения нейронных сетей. Также для повышения точности распознавания речи мы планируем внедрить в NLab Speech классификацию аудио по полу, возрасту, скорости речи, высоте тона, громкости и эмоциям говорящего. Более того, мы планируем добавить классификацию мест по шуму окружения говорящего. Вместе с этим ведется разработка английского, китайского и корейского ASR», – отметил генеральный директор компании «Наносемантика» Станислав Ашманов.

    Что такое распознавание речи? - Польша

    Изучите историю распознавания речи и ее различных применений в современном мире.

    Что такое распознавание речи?

    Распознавание речи, также известное как автоматическое распознавание речи (ASR), компьютерное распознавание речи и технология преобразования речи в текст, — это функция, позволяющая программе преобразовывать человеческую речь в письменный формат. Распознавание речи часто путают с распознаванием голоса, однако оно фокусируется на преобразовании речи из словесного формата в текстовый, в то время как распознавание голоса предназначено только для идентификации голоса пользователя.

    IBM

    сыграла важную роль в развитии распознавания речи с момента своего появления, когда в 1962 году была выпущена машина «Shoebox». Машина могла распознавать 16 различных слов, что было улучшением по сравнению с первоначальной работой Bell Labs в 1950-х годах, однако усилия IBM на этом не остановились, и в последующие годы инновации продолжились, что привело к выпуску VoiceType Simply Speaking. заявка 1996г. Это программное обеспечение для распознавания речи имело словарь из 42 000 слов, поддерживало английский и испанский языки и включало орфографический словарь из 100 000 слов.Хотя технология распознавания речи изначально была ограничена словами, сегодня она используется во многих отраслях, таких как автомобилестроение, машиностроение и здравоохранение. В последние годы его использование стало еще более популярным благодаря достижениям в области глубокого обучения и больших данных. Исследования (ссылка не из IBM) показывают, что к 2025 году стоимость этого сектора рынка достигнет 24,9 млрд долларов США.

    Ключевые особенности эффективного распознавания речи

    На рынке представлено множество приложений и устройств для распознавания речи, но более продвинутые используют искусственный интеллект и машинное обучение.Они сочетают грамматику, синтаксис, структуру и состав звуковых сигналов и голоса для понимания и обработки человеческой речи. В идеале они учатся во время работы, совершенствуя ответы при каждом взаимодействии.

    Лучшие системы также позволяют организациям адаптировать технологии к своим конкретным требованиям — от языка и нюансов речи до узнаваемости бренда. Вот примеры:

    • Взвешивание языка: Повышение точности за счет придания веса конкретным часто используемым словам (например, названиям продуктов или отраслевому жаргону) по сравнению с базовыми словарными терминами.
    • Пометка говорящих: создайте расшифровку, которая цитирует или отмечает каждого выступающего в беседе с несколькими участниками.
    • Акустическое обучение: с учетом акустического аспекта компании. Научите систему адаптироваться к акустической среде (например, к фоновому шуму в колл-центре) и стилю говорящего (например, к тону голоса, громкости и скорости речи).
    • Фильтрация ругательств: Используйте фильтры для определения определенных слов или фраз и их очистки.

    Тем временем распознавание речи продолжает развиваться. Такие компании, как IBM, добились прогресса в нескольких областях, чтобы еще больше улучшить взаимодействие человека и машины.

    Алгоритмы распознавания речи

    Сложности человеческой речи усложняют разработку алгоритмов распознавания речи. Он считается одной из самых сложных областей информатики, охватывающей лингвистику, математику и статистику. Системы распознавания речи состоят из нескольких компонентов, таких как речевой ввод, извлечение признаков, векторы признаков, декодер и выходные слова.Декодер использует акустические модели, словарь произношения и языковые модели для определения соответствующего вывода.

    Технология распознавания речи оценивается по ее точности, т.е. частоте ошибок в словах (WER) и скорости. Многие факторы, такие как произношение, акцент, высота тона, громкость и фоновый шум, могут влиять на частоту ошибок. Достижение уровня ошибок, равного уровню двух говорящих людей, уже давно является целью систем распознавания речи.Согласно исследованию Липпманна (ссылка находится вне IBM) (PDF, 344 КБ), частота ошибок составляет около 4 процентов, но воспроизвести этот отчет сложно.

    Узнайте больше о том, как IBM совершенствует распознавание речи, устанавливая отраслевые рекорды.

    Для преобразования речи в текст и повышения точности транскрипции используются различные алгоритмы и вычислительные методы. Ниже приведены краткие пояснения некоторых из наиболее распространенных методов:

    • Обработка естественного языка (NLP): Хотя NLP не обязательно является конкретным алгоритмом, используемым для распознавания речи, это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии между людьми и машинами посредством языка, речи и текста.Многие мобильные устройства включают в свои системы распознавание речи для выполнения голосового поиска, такого как Siri, или для повышения доступности услуг обмена текстовыми сообщениями.
    • Скрытые модели Маркова (HMM): Скрытые модели Маркова основаны на модели цепи Маркова, которая предполагает, что вероятность данного состояния зависит от текущего состояния, а не от предыдущих состояний. В то время как модель цепи Маркова полезна для наблюдаемых событий, таких как ввод текста, неявные модели Маркова позволяют нам включать скрытые события, такие как маркеры части речи, в вероятностную модель.Они используются в качестве моделей последовательности при распознавании речи с присвоением меток каждой единице в данной последовательности, то есть словам, слогам, предложениям. Эти метки сопоставляются с заданными входными данными, что позволяет определить наиболее подходящую последовательность меток.
    • N-граммы: Это простейший тип языковой модели (LM), который присваивает вероятности предложениям или фразам. N-грамма — это последовательность из n слов. Например, «закажи пиццу» — это триграмма или 3 грамма, а «пожалуйста, закажи пиццу» — 4 грамма.Грамматика и вероятность определенных последовательностей слов используются для повышения точности функции распознавания речи.
    • Нейронные сети: в основном используются в алгоритмах глубокого обучения, нейронные сети обрабатывают обучающие данные, имитируя взаимосвязь нейронов в человеческом мозге через слои узлов. Каждый узел состоит из входов, весов, нагрузки (или порога) и выхода. Если выходное значение превышает заданный порог, оно «запустит» или активирует узел, который передаст данные на следующий уровень в сети.Нейронные сети изучают эту функцию отображения с помощью обучения с учителем, адаптируясь на основе функции потерь в процессе градиентного спуска. Хотя нейронные сети обычно более точны и могут принимать больше данных, это происходит за счет производительности, поскольку эти сети, как правило, обучаются медленнее по сравнению с традиционными языковыми моделями.
    • Диаризация говорящего (SD): Алгоритмы диаризации говорящего идентифицируют и сегментируют речь в соответствии с личностью говорящего.Это помогает программам лучше различать участников разговора и часто используется в колл-центрах, чтобы различать клиентов и торговых агентов.

    Читайте в блоге Watson, , как IBM использует модели SD для своих служб преобразования речи в текст.

    Примеры использования распознавания речи

    Сегодня многие отрасли используют различные приложения технологии распознавания речи, помогая предприятиям и потребителям экономить время и даже спасать жизни.Некоторые примеры использования:

    Автомобилестроение: Распознавание речи повышает безопасность водителей, позволяя голосовой активации навигационных систем и функций поиска на автомобильных радиоприемниках.

    Технологическая промышленность: Виртуальные помощники все больше интегрируются в нашу повседневную жизнь, особенно на наших мобильных устройствах. Мы используем голосовые команды с помощью помощников, таких как Google Assistant или Siri от Apple, для выполнения таких задач, как голосовой поиск на наших смартфонах.А Alexa от Amazon или Cortana от Microsoft реагируют на команды воспроизведения музыки через динамики. Услуги виртуального помощника будут все больше интегрироваться с повседневными продуктами, что будет способствовать развитию Интернета вещей.

    Здравоохранение: Врачи и медсестры используют приложения для диктовки, чтобы записывать и сохранять диагнозы пациентов и информацию о лечении.

    Продажи: Технология распознавания речи имеет несколько коммерческих применений.Это может помочь колл-центру расшифровать тысячи телефонных звонков между клиентами и агентами, чтобы определить общие схемы подключения и проблемы. Когнитивные боты также могут общаться с людьми через веб-сайт, отвечая на распространенные вопросы и решая основные проблемы, не дожидаясь, пока появится оператор колл-центра. В обоих случаях системы распознавания речи помогают сократить время, необходимое для решения проблем потребителей.

    Безопасность: По мере того, как технологии интегрируются в нашу повседневную жизнь, протоколы безопасности становятся все более приоритетными. Реальный уровень безопасности может быть обеспечен голосовой аутентификацией.

    Узнайте, как такие компании, как Audioburst, используют программное обеспечение для распознавания речи для индексации звука с радиостанций и подкастов в режиме реального времени в нашем блоге, здесь

    Распознавание речи и IBM

    IBM является пионером в разработке инструментов и услуг для распознавания речи, которые позволяют организациям автоматизировать сложные бизнес-процессы, сохраняя при этом необходимую бизнес-информацию.

    • IBM Watson Speech to Text — это облачное решение, в котором используются алгоритмы глубокого обучения на базе ИИ для использования знаний грамматики, языковой структуры и композиции аудио/голосового сигнала для создания настраиваемых методов распознавания речи для оптимальной транскрипции текста.
    • IBM Watson Text to Speech генерирует звук, похожий на человеческий голос, из письменного текста, положительно влияя на вовлеченность и удовлетворенность клиентов за счет расширения взаимодействия и доступности на разных языках.

    Дополнительные сведения о начале работы с технологией распознавания речи см. в документах IBM Watson Speech to Text и IBM Watson Text to Speech.

    Зарегистрируйтесь в IBMid и создайте учетную запись IBM Cloud.

    .

    Что такое облачные вычисления? - Польша

    Облачные вычисления превращают ИТ-инфраструктуру в полезный инструмент: они позволяют «подключаться» к инфраструктуре через Интернет и использовать вычислительные ресурсы без их установки и обслуживания в локальной среде.

    Что такое облачные вычисления?

    Облачные вычисления обеспечивают доступ через Интернет по требованию к ресурсам — приложениям, серверам (физическим и виртуальным), хранилищам, инструментам разработки, сетевым функциям и т. д. — размещенным в удаленном центре обработки данных, управляемом поставщиком облачных услуг (CSP).Поставщик облачных услуг предоставляет такие ресурсы в обмен на ежемесячную абонентскую плату или сборы в зависимости от использования.

    По сравнению с традиционной локальной ИТ-средой и в зависимости от выбранных услуг облачные вычисления помогают достичь следующих преимуществ:

    • Снижение затрат на ИТ: Облако позволяет частично или полностью избежать затрат и усилий, связанных с приобретением, установкой, настройкой и управлением собственной локальной инфраструктурой.
    • Улучшайте динамику и быстрее получайте преимущества: с облаком организация может начать использовать корпоративные приложения за считанные минуты и ей не нужно ждать недели или месяцы, пока ИТ-отдел ответит на запросы, купит и настроит оборудование и установит программное обеспечение. Кроме того, облако предоставляет некоторым пользователям, особенно разработчикам и аналитикам данных, дополнительное программное обеспечение и инфраструктуру поддержки.
    • Простое и экономичное масштабирование: Cloud обеспечивает гибкость. Вместо того, чтобы покупать дополнительную емкость, которая не используется в периоды спада, емкость можно увеличивать или уменьшать в зависимости от роста или падения объемов трафика.Дополнительным вариантом является использование глобальной сети поставщика облачных услуг для отправки приложений пользователям по всему миру.

    Термин «облачные вычисления» также описывает технологию, благодаря которой работает облако. Это включает в себя форму виртуализированной ИТ-инфраструктуры — серверы , операционная система, сетевые службы и другая инфраструктура, управляемая специальным программным обеспечением, так что ИТ-системы собираются и совместно используются независимо от ограничений физического оборудования.Например, один аппаратный сервер можно разделить на несколько виртуальных серверов.

    Виртуализация позволяет поставщикам облачных услуг максимально использовать ресурсы центра обработки данных. Неудивительно, что многие корпорации переходят на локальную модель облачной доставки, чтобы максимизировать эффективность использования и сократить расходы, недостижимые при использовании традиционной ИТ-инфраструктуры, а также предложить конечным пользователям стабильный уровень самообслуживания и гибкости.

    Если вы используете компьютер или мобильное устройство дома или на работе, вы обязательно используете какую-либо форму облачных вычислений каждый день. Вы можете использовать облачное приложение, такое как Google Gmail или Salesforse, потоковую платформу, такую ​​как Netflix или Dropbox, для хранения файлов в облаке. Согласно недавнему исследованию, сегодня 92% организаций используют облако (ссылка находится вне IBM), и большинство из них планируют использовать его в этом году.

    Услуги облачных вычислений

    IaaS (инфраструктура как услуга), PaaS (платформа как услуга) и SaaS (программное обеспечение как услуга) являются тремя наиболее распространенными моделями облачных услуг.Организации часто используют все три категории одновременно. К сожалению, эти три модели часто путают и не все знают, что предлагает каждая из них. Объясняем:

    SaaS (программное обеспечение как услуга)

    SaaS — также известное как облачное программное обеспечение или облачное приложение — это облачное прикладное программное обеспечение, доступ к которому и использование которого можно получить с помощью веб-браузера, специального локально установленного клиента или API, интегрированного в операционную систему на компьютере или мобильном устройстве.В большинстве случаев пользователи SaaS вносят ежемесячную или годовую абонентскую плату. Иногда такие услуги предлагаются с оплатой по мере использования в зависимости от фактического масштаба использования.

    Помимо экономии средств, преимуществ и масштабируемости облака, SaaS предлагает следующие функции:

    • Автоматические обновления: С помощью SaaS вы можете воспользоваться преимуществами новых функций по мере их добавления вашим поставщиком без необходимости организовывать обновление в вашей локальной среде.
    • Защита от потери данных: Данные приложения, а также само приложение находятся в облаке, поэтому в случае сбоя или повреждения устройства пользователь не потеряет данные.

    SaaS — это базовая модель для доставки большей части коммерческого программного обеспечения сегодня. Существуют сотни тысяч доступных решений SaaS, от узкоспециализированных отраслевых и ведомственных приложений до мощных корпоративных баз данных и программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ).

    PaaS (платформа как услуга)

    PaaS предлагает разработчикам программное обеспечение на платформе по запросу — аппаратное обеспечение, полный набор программного обеспечения, инфраструктуру и даже инструменты разработки — для запуска, разработки и управления приложениями. Это освобождает пользователей от затрат, сложности и негибкости обслуживания платформы в локальной среде.

    Для PaaS поставщик облачных услуг обеспечивает сквозную поддержку — серверы, сети, хранилище, программное обеспечение операционной системы, промежуточное ПО, базы данных — в центре обработки данных.Разработчики выбирают параметры меню для настройки серверов и сред, необходимых им для эксплуатации, создания, тестирования, развертывания, обслуживания, обновления и масштабирования своих приложений.

    Сегодня модель PaaS часто основана на контейнерах , модели виртуализированных вычислений для серверов, близких к виртуальным. Контейнеры позволяют виртуализировать операционную систему, благодаря чему разработчики могут упаковывать приложения только с теми службами операционной системы, которые должны быть запущены на любой платформе, без необходимости модифицировать или использовать промежуточное ПО.

    Red Hat OpenShift — это популярная платформа PaaS, построенная на Docker и Kubernetes, решениях для оркестрации контейнеров с открытым исходным кодом, которые автоматизируют развертывание, масштабирование и балансировку нагрузки, а также другие функции для приложений на основе контейнеров.

    Дополнительная информация о PaaS

    IaaS (инфраструктура как услуга)

    IaaS

    обеспечивает доступ по запросу к основным вычислительным ресурсам — физическим и виртуальным серверам, сетям и хранилищам — в Интернете по модели оплаты по мере использования.IaaS позволяет конечным пользователям увеличивать или уменьшать ресурсы по мере необходимости, что снижает авансовые платежи, необходимость поддерживать ненужную локальную или «локальную» инфраструктуру, а также закупать ресурсы в избытке для обработки периодических всплесков спроса.

    По сравнению с моделями SaaS и PaaS (и более новыми моделями вычислений PaaS, такими как контейнеры и бессерверные службы), IaaS предлагает пользователям самый низкий уровень контроля над ресурсами облачных вычислений.

    Модель IaaS была самой популярной моделью облачных вычислений, когда она была разработана в начале 2010 года. Несмотря на то, что она остается облачной моделью для многих типов рабочих нагрузок, популярность сервисов SaaS и PaaS растет гораздо более быстрыми темпами.

    Дополнительная информация о IaaS

    Бессерверные вычисления

    Бессерверные вычисления

    (также известная как бессерверная модель ) — это модель облачных вычислений, которая позволяет делегировать все задачи управления серверной инфраструктурой — выделение ресурсов, масштабирование, планирование, исправление — поставщику облачных услуг, чтобы разработчики могли сосредоточить усилия на кодировании и реализации. конкретную бизнес-логику в приложение.

    Кроме того, бессерверная модель обрабатывает код приложения по запросу и автоматически увеличивает или уменьшает инфраструктуру в зависимости от количества запросов. В бессерверной модели клиенты платят только за ресурсы, которые используются во время работы приложения, и никогда не платят за функции, которые они не используют.

    Модель FaaS или «функция как услуга» часто путают с бессерверными вычислениями, хотя на самом деле это подмножество бессерверной модели. FaaS позволяет разработчикам развертывать части кода приложения (называемые функциями) в ответ на определенные события.Все, кроме кода — физическое оборудование, операционная система виртуальной машины и программное обеспечение для управления веб-сервером — предоставляется поставщиком сетевых услуг автоматически в режиме реального времени во время выполнения кода, и все возвращается по завершении процесса. Пошлины начисляются с момента начала исполнения до момента приостановления исполнения.

    Дополнительная информация о бессерверных вычислениях

    Типы облачных вычислений

    Публичное облако

    Публичное облако — это тип облачных вычислений, при котором поставщик облачных услуг делает вычислительные ресурсы доступными для пользователей через Интернет, т. е. все, от приложений SaaS, через отдельные виртуальные машины (ВМ) и физическое вычислительное оборудование до полной инфраструктуры корпоративного класса и платформы разработки.Такие ресурсы могут быть доступны бесплатно. В качестве альтернативы доступ к ним может предоставляться по подписке или с оплатой по факту использования.

    Поставщик общедоступного облака владеет центрами обработки данных, оборудованием и инфраструктурой, которые поддерживают рабочие нагрузки пользователей. Кроме того, он управляет этими центрами и оборудованием и берет на себя ответственность за них, а также, как правило, предлагает сетевое подключение с высокой пропускной способностью для обеспечения высокопроизводительного и быстрого доступа к приложениям и данным.

    Общедоступное облако — это многопользовательская среда: инфраструктура центра обработки данных, предлагаемая поставщиком облачных услуг, совместно используется всеми клиентами общедоступного облака. В случае популярных публичных облаков, таких как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure или Oracle Cloud, таких клиентов миллионы.

    В течение нескольких лет глобальный рынок общедоступных облачных вычислений растет очень динамично, и аналитики прогнозируют сохранение этой тенденции; Gartner прогнозирует, что к концу 2022 года глобальный рост доходов от публичных облаков превысит 330 миллиардов долларов (ссылка находится за пределами IBM).

    Многие предприятия переносят часть своей вычислительной инфраструктуры в общедоступное облако, поскольку службы в этой среде являются гибкими и масштабируемыми, гибко адаптируясь к изменяющимся требованиям рабочей нагрузки. Других воодушевляет обещание более высокой эффективности и меньшего количества потраченных впустую ресурсов благодаря доступности модели оплаты по факту использования. Другие пытаются сократить расходы на местное оборудование и инфраструктуру.

    Дополнительная информация об общедоступном облаке

    Частное облако

    Частное облако — это облачная среда, в которой вся облачная инфраструктура и вычислительные ресурсы предназначены для одного клиента.Частное облако сочетает в себе преимущества облачных вычислений, такие как гибкость, масштабируемость и простота предоставления услуг, с функциями контроля доступа, безопасности и персонализации ресурсов локальной инфраструктуры.

    Частное облако обычно размещается локально в центре обработки данных клиента. Частное облако также может быть доступно через инфраструктуру независимого поставщика облачных услуг или построено на арендованной инфраструктуре, расположенной в независимом центре обработки данных.

    Многие компании предпочитают частное облако публичному облаку, потому что это более простой (или единственный) способ соблюдения нормативных требований. Другие выбирают частное облако, потому что их рабочие нагрузки обрабатывают конфиденциальные документы, интеллектуальную собственность, личную информацию (PII), медицинские записи, финансовые данные и другие конфиденциальные данные.

    Создавая частную облачную архитектуру в соответствии с принципами облачного программирования, ваша организация может свободно перемещать готовые рабочие нагрузки в общедоступное облако или размещать их в гибридной облачной среде (см. ниже). .

    Дополнительная информация для частного облака

    Гибридное облако

    Название гибридного облака говорит само за себя; это сочетание общедоступных и частных облачных сред. В оптимальном варианте гибридное облако используется специально для интеграции услуг облака частной организации с публичными облаками в единую гибкую инфраструктуру для поддержки приложений и рабочих нагрузок организации.

    Целью гибридного облака является объединение общедоступных и частных облачных ресурсов с определенным уровнем координации между ними.В результате организация получает свободу выбора оптимального облака для данного приложения или нагрузки и может свободно перемещать ресурсы между облаками в случае изменения спроса. Таким образом, организация может достичь своих технических и бизнес-целей более эффективно и экономично, чем при использовании только общедоступного или частного облака.

    Посмотрите видео «Мы объясняем, как работает гибридное облако» (6:35):

    Дополнительная информация о гибридном облаке

    Мультиоблачная и гибридная мультиоблачная среда

    Многооблачная среда состоит как минимум из двух облаков, предоставляемых как минимум двумя разными поставщиками облачных услуг.Мы можем говорить о многооблачной среде, когда используем электронную почту, предоставляемую в модели SaaS одним поставщиком, и программу редактирования изображений, предлагаемую в модели SaaS другим поставщиком. В контексте предприятия мультиоблачная среда означает использование нескольких облачных сервисов, включая SaaS, PaaS и IaaS, предлагаемых двумя или более ведущими поставщиками облачных сервисов. Согласно одному опросу, 85% организаций заявили, что используют мультиоблачную среду.

    Гибридная многооблачная среда создается из двух или более общедоступных облаков и инфраструктуры частного облака.

    Организации выбирают многооблачную среду, чтобы избежать зависимости от одного поставщика, иметь больше услуг на выбор и иметь доступ к множеству инноваций. Но чем больше облаков мы используем — каждое со своим собственным набором инструментов управления, скоростью передачи данных и протоколами безопасности — тем сложнее становится управлять средой.Платформы управления несколькими облаками позволяют вам наблюдать за облаками от нескольких поставщиков через центральную панель мониторинга, где проектные группы могут видеть свои проекты и развертывания, операционные группы контролируют кластеры и узлы, а специалисты по кибербезопасности отслеживают угрозы.

    Дополнительная информация для многооблачной среды

    Облачная безопасность

    До сих пор проблемы безопасности были основным препятствием для организаций, использующих облачные сервисы, особенно общедоступные облака.Однако в ответ на спрос безопасность, предлагаемая поставщиками облачных услуг, постепенно заменяет локальные механизмы безопасности.

    По данным компании McAfee, которая предлагает программное обеспечение для обеспечения безопасности, 52% современных предприятий обеспечивают более высокий уровень безопасности в облаке, чем в локальной среде (ссылка находится вне IBM). Напротив, Gartner прогнозирует, что к концу этого года (2020 г.) облачные рабочие нагрузки IaaS будут подвергаться на 60 % меньшему количеству инцидентов безопасности, чем традиционные центры обработки данных (ссылка находится за пределами IBM).

    Однако для обеспечения безопасности в облаке требуются другие процедуры и навыки сотрудников, чем в традиционных ИТ-средах. Вот лучшие практики облачной безопасности:

    • Совместная ответственность за безопасность: Поставщик облачных услуг несет основную ответственность за безопасность облачной инфраструктуры, а клиент отвечает за защиту своих данных в облаке, но также важно четко указать, принадлежат ли данные частному или публичные вечеринки.
    • Шифрование данных: Данные должны быть зашифрованы, когда они не передаются и не используются. Клиенты должны сохранять полный контроль над ключами безопасности и аппаратным модулем безопасности.
    • Управление идентификацией пользователей и доступом: Клиенты и ИТ-команды должны иметь полное представление о сетях, устройствах, приложениях и доступе к данным и иметь полное представление о них.
    • Управление группой: надлежащая коммуникация и четкие, понятные процессы, выполняемые командами, ответственными заоперации, ИТ и безопасность обеспечивают плавную, безопасную и устойчивую облачную интеграцию.
    • Мониторинг безопасности и соответствия: требует понимания отраслевых стандартов соответствия и мониторинга всех подключенных облачных систем и служб для обеспечения видимости всех данных в общедоступных, частных и гибридных средах.

    Дополнительная информация об облачной безопасности

    Облачные приложения

    Поскольку 25% организаций планируют перенести 90 025 всех 90 026 приложений в облако в течение следующего года, может показаться, что сценарии облачных вычислений бесконечны.Но даже для компаний, которые не планируют переводить все свои ресурсы в облако, некоторые инициативы и модели облачных вычислений являются идеальным решением.

    Аварийное восстановление и непрерывность бизнеса всегда были важны для облака, поскольку облако предлагает экономичную избыточность, которая защищает данные в случае сбоя системы и обеспечивает физическое расстояние, необходимое для восстановления данных и приложений в случае локального отключения электроэнергии или время простоя.Все основные поставщики общедоступных облаков предлагают модель аварийного восстановления (DRaaS).

    Целью облачных вычислений является обеспечение хранения и быстрой обработки больших объемов данных, а также поддержка данных, для которых требуется больше памяти и вычислительных мощностей, чем большинство организаций могли бы или хотели бы приобрести или развернуть локально. Вот примеры:

    Облако

    предлагает возможности самообслуживания конечных пользователей для групп разработчиков, использующих Agile или DevOps (или DevSecOps), чтобы упростить процесс проектирования.В результате такие оперативные задачи, как ускорение проектирования и тестирования серверов, не превращаются в узкие места.

    IBM Облако

    IBM Cloud

    предлагает самую открытую и безопасную общедоступную облачную платформу для бизнеса, гибридную мультиоблачную платформу нового поколения, расширенные возможности обработки данных и искусственного интеллекта, а также богатый опыт из 20 отраслей. Решения IBM Cloud для гибридного облака обеспечивают гибкость и переносимость как приложений, так и данных.Linux®, Kubernetes и контейнеры поддерживают пакет гибридного облака, и в сочетании с RedHat® OpenShift® они образуют общую платформу, объединяющую локальные и облачные ресурсы.

    Узнайте, как решения IBM Cloud могут помочь вашей организации:

    Для начала получите IBM ID и создайте учетную запись в IBM Cloud.

    Об авторе

    Сай Веннам — консультант по разработчикам в IBM и имеет опыт работы с Kubernetes, OpenShift и управляемыми облачными решениями.Его страсть — связывать разработчиков с технологиями, которые делают их успешными. В качестве хобби он занимается автоматизацией своего дома, используя устройства Raspberry Pi и бессерверные технологии.

    Твиттер: @birdsaiview (ссылка находится вне IBM)

    Блоги: https://www.ibm.com/cloud/blog/sai-vennam

    .

    Что такое облачные вычисления? - Польша

    Облачные вычисления превращают ИТ-инфраструктуру в полезный инструмент: они позволяют «подключаться» к инфраструктуре через Интернет и использовать вычислительные ресурсы без их установки и обслуживания в локальной среде.

    Что такое облачные вычисления?

    Облачные вычисления обеспечивают доступ через Интернет по требованию к ресурсам — приложениям, серверам (физическим и виртуальным), хранилищам, инструментам разработки, сетевым функциям и т. д. — размещенным в удаленном центре обработки данных, управляемом поставщиком облачных услуг (CSP).Поставщик облачных услуг предоставляет такие ресурсы в обмен на ежемесячную абонентскую плату или сборы в зависимости от использования.

    По сравнению с традиционной локальной ИТ-средой и в зависимости от выбранных услуг облачные вычисления помогают достичь следующих преимуществ:

    • Снижение затрат на ИТ: Облако позволяет частично или полностью избежать затрат и усилий, связанных с приобретением, установкой, настройкой и управлением собственной локальной инфраструктурой.
    • Улучшайте динамику и быстрее получайте преимущества: с облаком организация может начать использовать корпоративные приложения за считанные минуты и ей не нужно ждать недели или месяцы, пока ИТ-отдел ответит на запросы, купит и настроит оборудование и установит программное обеспечение. Кроме того, облако предоставляет некоторым пользователям, особенно разработчикам и аналитикам данных, дополнительное программное обеспечение и инфраструктуру поддержки.
    • Простое и экономичное масштабирование: Cloud обеспечивает гибкость. Вместо того, чтобы покупать дополнительную емкость, которая не используется в периоды спада, емкость можно увеличивать или уменьшать в зависимости от роста или падения объемов трафика.Дополнительным вариантом является использование глобальной сети поставщика облачных услуг для отправки приложений пользователям по всему миру.

    Термин «облачные вычисления» также описывает технологию, благодаря которой работает облако. Это включает в себя форму виртуализированной ИТ-инфраструктуры — серверы , операционная система, сетевые службы и другая инфраструктура, управляемая специальным программным обеспечением, так что ИТ-системы собираются и совместно используются независимо от ограничений физического оборудования.Например, один аппаратный сервер можно разделить на несколько виртуальных серверов.

    Виртуализация позволяет поставщикам облачных услуг максимально использовать ресурсы центра обработки данных. Неудивительно, что многие корпорации переходят на локальную модель облачной доставки, чтобы максимизировать эффективность использования и сократить расходы, недостижимые при использовании традиционной ИТ-инфраструктуры, а также предложить конечным пользователям стабильный уровень самообслуживания и гибкости.

    Если вы используете компьютер или мобильное устройство дома или на работе, вы обязательно используете какую-либо форму облачных вычислений каждый день. Вы можете использовать облачное приложение, такое как Google Gmail или Salesforse, потоковую платформу, такую ​​как Netflix или Dropbox, для хранения файлов в облаке. Согласно недавнему исследованию, сегодня 92% организаций используют облако (ссылка находится вне IBM), и большинство из них планируют использовать его в этом году.

    Услуги облачных вычислений

    IaaS (инфраструктура как услуга), PaaS (платформа как услуга) и SaaS (программное обеспечение как услуга) являются тремя наиболее распространенными моделями облачных услуг.Организации часто используют все три категории одновременно. К сожалению, эти три модели часто путают и не все знают, что предлагает каждая из них. Объясняем:

    SaaS (программное обеспечение как услуга)

    SaaS — также известное как облачное программное обеспечение или облачное приложение — это облачное прикладное программное обеспечение, доступ к которому и использование которого можно получить с помощью веб-браузера, специального локально установленного клиента или API, интегрированного в операционную систему на компьютере или мобильном устройстве.В большинстве случаев пользователи SaaS вносят ежемесячную или годовую абонентскую плату. Иногда такие услуги предлагаются с оплатой по мере использования в зависимости от фактического масштаба использования.

    Помимо экономии средств, преимуществ и масштабируемости облака, SaaS предлагает следующие функции:

    • Автоматические обновления: С помощью SaaS вы можете воспользоваться преимуществами новых функций по мере их добавления вашим поставщиком без необходимости организовывать обновление в вашей локальной среде.
    • Защита от потери данных: Данные приложения, а также само приложение находятся в облаке, поэтому в случае сбоя или повреждения устройства пользователь не потеряет данные.

    SaaS — это базовая модель для доставки большей части коммерческого программного обеспечения сегодня. Существуют сотни тысяч доступных решений SaaS, от узкоспециализированных отраслевых и ведомственных приложений до мощных корпоративных баз данных и программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ).

    PaaS (платформа как услуга)

    PaaS предлагает разработчикам программное обеспечение на платформе по запросу — аппаратное обеспечение, полный набор программного обеспечения, инфраструктуру и даже инструменты разработки — для запуска, разработки и управления приложениями. Это освобождает пользователей от затрат, сложности и негибкости обслуживания платформы в локальной среде.

    Для PaaS поставщик облачных услуг обеспечивает сквозную поддержку — серверы, сети, хранилище, программное обеспечение операционной системы, промежуточное ПО, базы данных — в центре обработки данных.Разработчики выбирают параметры меню для настройки серверов и сред, необходимых им для эксплуатации, создания, тестирования, развертывания, обслуживания, обновления и масштабирования своих приложений.

    Сегодня модель PaaS часто основана на контейнерах , модели виртуализированных вычислений для серверов, близких к виртуальным. Контейнеры позволяют виртуализировать операционную систему, благодаря чему разработчики могут упаковывать приложения только с теми службами операционной системы, которые должны быть запущены на любой платформе, без необходимости модифицировать или использовать промежуточное ПО.

    Red Hat OpenShift — это популярная платформа PaaS, построенная на Docker и Kubernetes, решениях для оркестрации контейнеров с открытым исходным кодом, которые автоматизируют развертывание, масштабирование и балансировку нагрузки, а также другие функции для приложений на основе контейнеров.

    Дополнительная информация о PaaS

    IaaS (инфраструктура как услуга)

    IaaS

    обеспечивает доступ по запросу к основным вычислительным ресурсам — физическим и виртуальным серверам, сетям и хранилищам — в Интернете по модели оплаты по мере использования.IaaS позволяет конечным пользователям увеличивать или уменьшать ресурсы по мере необходимости, что снижает авансовые платежи, необходимость поддерживать ненужную локальную или «локальную» инфраструктуру, а также закупать ресурсы в избытке для обработки периодических всплесков спроса.

    По сравнению с моделями SaaS и PaaS (и более новыми моделями вычислений PaaS, такими как контейнеры и бессерверные службы), IaaS предлагает пользователям самый низкий уровень контроля над ресурсами облачных вычислений.

    Модель IaaS была самой популярной моделью облачных вычислений, когда она была разработана в начале 2010 года. Несмотря на то, что она остается облачной моделью для многих типов рабочих нагрузок, популярность сервисов SaaS и PaaS растет гораздо более быстрыми темпами.

    Дополнительная информация о IaaS

    Бессерверные вычисления

    Бессерверные вычисления

    (также известная как бессерверная модель ) — это модель облачных вычислений, которая позволяет делегировать все задачи управления серверной инфраструктурой — выделение ресурсов, масштабирование, планирование, исправление — поставщику облачных услуг, чтобы разработчики могли сосредоточить усилия на кодировании и реализации. конкретную бизнес-логику в приложение.

    Кроме того, бессерверная модель обрабатывает код приложения по запросу и автоматически увеличивает или уменьшает инфраструктуру в зависимости от количества запросов. В бессерверной модели клиенты платят только за ресурсы, которые используются во время работы приложения, и никогда не платят за функции, которые они не используют.

    Модель FaaS или «функция как услуга» часто путают с бессерверными вычислениями, хотя на самом деле это подмножество бессерверной модели. FaaS позволяет разработчикам развертывать части кода приложения (называемые функциями) в ответ на определенные события.Все, кроме кода — физическое оборудование, операционная система виртуальной машины и программное обеспечение для управления веб-сервером — предоставляется поставщиком сетевых услуг автоматически в режиме реального времени во время выполнения кода, и все возвращается по завершении процесса. Пошлины начисляются с момента начала исполнения до момента приостановления исполнения.

    Дополнительная информация о бессерверных вычислениях

    Типы облачных вычислений

    Публичное облако

    Публичное облако — это тип облачных вычислений, при котором поставщик облачных услуг делает вычислительные ресурсы доступными для пользователей через Интернет, т. е. все, от приложений SaaS, через отдельные виртуальные машины (ВМ) и физическое вычислительное оборудование до полной инфраструктуры корпоративного класса и платформы разработки.Такие ресурсы могут быть доступны бесплатно. В качестве альтернативы доступ к ним может предоставляться по подписке или с оплатой по факту использования.

    Поставщик общедоступного облака владеет центрами обработки данных, оборудованием и инфраструктурой, которые поддерживают рабочие нагрузки пользователей. Кроме того, он управляет этими центрами и оборудованием и берет на себя ответственность за них, а также, как правило, предлагает сетевое подключение с высокой пропускной способностью для обеспечения высокопроизводительного и быстрого доступа к приложениям и данным.

    Общедоступное облако — это многопользовательская среда: инфраструктура центра обработки данных, предлагаемая поставщиком облачных услуг, совместно используется всеми клиентами общедоступного облака. В случае популярных публичных облаков, таких как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure или Oracle Cloud, таких клиентов миллионы.

    В течение нескольких лет глобальный рынок общедоступных облачных вычислений растет очень динамично, и аналитики прогнозируют сохранение этой тенденции; Gartner прогнозирует, что к концу 2022 года глобальный рост доходов от публичных облаков превысит 330 миллиардов долларов (ссылка находится за пределами IBM).

    Многие предприятия переносят часть своей вычислительной инфраструктуры в общедоступное облако, поскольку службы в этой среде являются гибкими и масштабируемыми, гибко адаптируясь к изменяющимся требованиям рабочей нагрузки. Других воодушевляет обещание более высокой эффективности и меньшего количества потраченных впустую ресурсов благодаря доступности модели оплаты по факту использования. Другие пытаются сократить расходы на местное оборудование и инфраструктуру.

    Дополнительная информация об общедоступном облаке

    Частное облако

    Частное облако — это облачная среда, в которой вся облачная инфраструктура и вычислительные ресурсы предназначены для одного клиента.Частное облако сочетает в себе преимущества облачных вычислений, такие как гибкость, масштабируемость и простота предоставления услуг, с функциями контроля доступа, безопасности и персонализации ресурсов локальной инфраструктуры.

    Частное облако обычно размещается локально в центре обработки данных клиента. Частное облако также может быть доступно через инфраструктуру независимого поставщика облачных услуг или построено на арендованной инфраструктуре, расположенной в независимом центре обработки данных.

    Многие компании предпочитают частное облако публичному облаку, потому что это более простой (или единственный) способ соблюдения нормативных требований. Другие выбирают частное облако, потому что их рабочие нагрузки обрабатывают конфиденциальные документы, интеллектуальную собственность, личную информацию (PII), медицинские записи, финансовые данные и другие конфиденциальные данные.

    Создавая частную облачную архитектуру в соответствии с принципами облачного программирования, ваша организация может свободно перемещать готовые рабочие нагрузки в общедоступное облако или размещать их в гибридной облачной среде (см. ниже). .

    Дополнительная информация для частного облака

    Гибридное облако

    Название гибридного облака говорит само за себя; это сочетание общедоступных и частных облачных сред. В оптимальном варианте гибридное облако используется специально для интеграции услуг облака частной организации с публичными облаками в единую гибкую инфраструктуру для поддержки приложений и рабочих нагрузок организации.

    Целью гибридного облака является объединение общедоступных и частных облачных ресурсов с определенным уровнем координации между ними.В результате организация получает свободу выбора оптимального облака для данного приложения или нагрузки и может свободно перемещать ресурсы между облаками в случае изменения спроса. Таким образом, организация может достичь своих технических и бизнес-целей более эффективно и экономично, чем при использовании только общедоступного или частного облака.

    Посмотрите видео «Мы объясняем, как работает гибридное облако» (6:35):

    Дополнительная информация о гибридном облаке

    Мультиоблачная и гибридная мультиоблачная среда

    Многооблачная среда состоит как минимум из двух облаков, предоставляемых как минимум двумя разными поставщиками облачных услуг.Мы можем говорить о многооблачной среде, когда используем электронную почту, предоставляемую в модели SaaS одним поставщиком, и программу редактирования изображений, предлагаемую в модели SaaS другим поставщиком. В контексте предприятия мультиоблачная среда означает использование нескольких облачных сервисов, включая SaaS, PaaS и IaaS, предлагаемых двумя или более ведущими поставщиками облачных сервисов. Согласно одному опросу, 85% организаций заявили, что используют мультиоблачную среду.

    Гибридная многооблачная среда создается из двух или более общедоступных облаков и инфраструктуры частного облака.

    Организации выбирают многооблачную среду, чтобы избежать зависимости от одного поставщика, иметь больше услуг на выбор и иметь доступ к множеству инноваций. Но чем больше облаков мы используем — каждое со своим собственным набором инструментов управления, скоростью передачи данных и протоколами безопасности — тем сложнее становится управлять средой.Платформы управления несколькими облаками позволяют вам наблюдать за облаками от нескольких поставщиков через центральную панель мониторинга, где проектные группы могут видеть свои проекты и развертывания, операционные группы контролируют кластеры и узлы, а специалисты по кибербезопасности отслеживают угрозы.

    Дополнительная информация для многооблачной среды

    Облачная безопасность

    До сих пор проблемы безопасности были основным препятствием для организаций, использующих облачные сервисы, особенно общедоступные облака.Однако в ответ на спрос безопасность, предлагаемая поставщиками облачных услуг, постепенно заменяет локальные механизмы безопасности.

    По данным компании McAfee, которая предлагает программное обеспечение для обеспечения безопасности, 52% современных предприятий обеспечивают более высокий уровень безопасности в облаке, чем в локальной среде (ссылка находится вне IBM). Напротив, Gartner прогнозирует, что к концу этого года (2020 г.) облачные рабочие нагрузки IaaS будут подвергаться на 60 % меньшему количеству инцидентов безопасности, чем традиционные центры обработки данных (ссылка находится за пределами IBM).

    Однако для обеспечения безопасности в облаке требуются другие процедуры и навыки сотрудников, чем в традиционных ИТ-средах. Вот лучшие практики облачной безопасности:

    • Совместная ответственность за безопасность: Поставщик облачных услуг несет основную ответственность за безопасность облачной инфраструктуры, а клиент отвечает за защиту своих данных в облаке, но также важно четко указать, принадлежат ли данные частному или публичные вечеринки.
    • Шифрование данных: Данные должны быть зашифрованы, когда они не передаются и не используются. Клиенты должны сохранять полный контроль над ключами безопасности и аппаратным модулем безопасности.
    • Управление идентификацией пользователей и доступом: Клиенты и ИТ-команды должны иметь полное представление о сетях, устройствах, приложениях и доступе к данным и иметь полное представление о них.
    • Управление группой: надлежащая коммуникация и четкие, понятные процессы, выполняемые командами, ответственными заоперации, ИТ и безопасность обеспечивают плавную, безопасную и устойчивую облачную интеграцию.
    • Мониторинг безопасности и соответствия: требует понимания отраслевых стандартов соответствия и мониторинга всех подключенных облачных систем и служб для обеспечения видимости всех данных в общедоступных, частных и гибридных средах.

    Дополнительная информация об облачной безопасности

    Облачные приложения

    Поскольку 25% организаций планируют перенести 90 025 всех 90 026 приложений в облако в течение следующего года, может показаться, что сценарии облачных вычислений бесконечны.Но даже для компаний, которые не планируют переводить все свои ресурсы в облако, некоторые инициативы и модели облачных вычислений являются идеальным решением.

    Аварийное восстановление и непрерывность бизнеса всегда были важны для облака, поскольку облако предлагает экономичную избыточность, которая защищает данные в случае сбоя системы и обеспечивает физическое расстояние, необходимое для восстановления данных и приложений в случае локального отключения электроэнергии или время простоя.Все основные поставщики общедоступных облаков предлагают модель аварийного восстановления (DRaaS).

    Целью облачных вычислений является обеспечение хранения и быстрой обработки больших объемов данных, а также поддержка данных, для которых требуется больше памяти и вычислительных мощностей, чем большинство организаций могли бы или хотели бы приобрести или развернуть локально. Вот примеры:

    Облако

    предлагает возможности самообслуживания конечных пользователей для групп разработчиков, использующих Agile или DevOps (или DevSecOps), чтобы упростить процесс проектирования.В результате такие оперативные задачи, как ускорение проектирования и тестирования серверов, не превращаются в узкие места.

    IBM Облако

    IBM Cloud

    предлагает самую открытую и безопасную общедоступную облачную платформу для бизнеса, гибридную мультиоблачную платформу нового поколения, расширенные возможности обработки данных и искусственного интеллекта, а также богатый опыт из 20 отраслей. Решения IBM Cloud для гибридного облака обеспечивают гибкость и переносимость как приложений, так и данных.Linux®, Kubernetes и контейнеры поддерживают пакет гибридного облака, и в сочетании с RedHat® OpenShift® они образуют общую платформу, объединяющую локальные и облачные ресурсы.

    Узнайте, как решения IBM Cloud могут помочь вашей организации:

    Для начала получите IBM ID и создайте учетную запись в IBM Cloud.

    Об авторе

    Сай Веннам — консультант по разработчикам в IBM и имеет опыт работы с Kubernetes, OpenShift и управляемыми облачными решениями.Его страсть — связывать разработчиков с технологиями, которые делают их успешными. В качестве хобби он занимается автоматизацией своего дома, используя устройства Raspberry Pi и бессерверные технологии.

    Твиттер: @birdsaiview (ссылка находится вне IBM)

    Блоги: https://www.ibm.com/cloud/blog/sai-vennam

    .

    Использование распознавания голоса в Windows

    Настройка микрофона

    Перед настройкой распознавания речи убедитесь, что ваш микрофон настроен.

    1. Выберите (Пуск) > Настройки > Время и язык > Речь.

    2. Под Микрофон нажмите кнопку Старт .

    3. Окно Speech Wizard открывается и настройка начинается автоматически. Если мастер обнаружит проблемы с микрофоном, они будут отображены в диалоговом окне мастера. В диалоговом окне вы можете выбрать параметры, чтобы определить проблему и помочь мастеру решить ее.

    Помогите компьютеру распознать ваш голос

    Вы можете научить Windows 11 распознавать ваш голос. Чтобы настроить эту функцию:

    1. Нажмите логотип Windows + Ctrl + S. Мастер настройки распознавания речи открывает с введением на страницу Добро пожаловать в распознавание речи .

      Совет: Если вы уже настроили распознавание речи, нажатие клавиши с логотипом Windows + Ctrl + S откроет распознавание речи, готовое к использованию. Если вы хотите снова уменьшить яркость вашего компьютера, чтобы распознать голос, нажмите клавишу с логотипом Windows, введите Панель управления и выберите Панель управления из списка результатов. В Панели управления выберите Специальные возможности и > Распознавание Речь > Научите компьютер понимать вас лучше .

    2. Выбрать элемент Далее . Следуйте инструкциям на экране, чтобы настроить распознавание речи. Мастер проведет вас через этапы настройки.

    3. После завершения настройки вы можете следовать руководству, чтобы узнать больше о распознавании речи.Чтобы использовать учебник, выберите Start Tutorial в окне мастера. Чтобы пропустить учебник, выберите Пропустить учебник. Теперь вы можете начать использовать распознавание речи.

    См. также

    Команды распознавания речи Windows

    Настройка микрофона

    Перед настройкой распознавания голоса убедитесь, что у вас настроен микрофон.

    1. Выберите Пуск , затем Настройки > Время и язык > Речь .

    2. Под Микрофон нажмите кнопку Старт .

    Помогите компьютеру распознать ваш голос

    Вы можете научить Windows 10 распознавать ваш голос.Чтобы настроить эту функцию:

    1. В поле поиска на панели инструментов введите распознавание речи , а затем выберите распознавание речи Windows из списка результатов.

    2. Если диалоговое окно «Добро пожаловать в программу обучения распознаванию речи» не появляется, введите Панель управления в поле поиска на панели инструментов и выберите Панель управления из списка результатов.Затем выберите Специальные возможности > Распознавание речи > Научите свой компьютер понимать вас лучше .

    3. Следуйте инструкциям на экране, чтобы настроить распознавание речи.

    См. также

    Команды распознавания речи Windows

    .

    Как использовать распознавание речи в Windows

    Посмотрите видео, в котором показано, как перемещаться по компьютеру с помощью распознавания речи. (Чтобы просмотреть подписи, коснитесь или щелкните кнопку Closed Signatures).

    Посмотрите видео, в котором показано, как использовать диктовку с помощью распознавания речи. (Чтобы просмотреть подписи, коснитесь или щелкните кнопку Closed Signatures).

    При распознавании речи Windows использование клавиатуры и мыши необязательно. Вместо этого вы можете управлять компьютером с помощью голоса и диктовать текст.

    Примечание: Распознавание речи доступно только на следующих языках: английский (США), французский, испанский, японский, китайский (традиционный китайский и упрощенный китайский) и немецкий.

    Настройка распознавания речи

    Прежде чем вы сможете использовать распознавание речи, необходимо выполнить несколько шагов. Сначала нужно настроить микрофон. Затем вы можете научить компьютер распознавать голос.

    Для настройки микрофона

    Перед настройкой распознавания речи убедитесь, что ваш микрофон подключен к компьютеру, чтобы выполнить следующие действия.

    1. Проведите пальцем от правого края к центру экрана, затем нажмите панель Поиск .
      (Если вы используете мышь, наведите указатель мыши на правый нижний угол экрана, переместите указатель мыши вверх и нажмите «Поиск» ).

      Вы также можете открыть Поиск с клавиатуры, нажав клавишу с логотипом Windows + Q.

    2. В поле поиска введите Настройка микрофона , а затем коснитесь или щелкните Настройка микрофона .

    3. Следуйте инструкциям на экране.

    Примечание: Если возможно, используйте микрофон гарнитуры, поскольку он с меньшей вероятностью улавливает фоновый шум.

    Обучить компьютер распознавать речь

    Распознавание речи использует специальный голосовой профиль для распознавания вашего голоса и голосовых команд.Чем больше вы используете распознавание речи, тем более подробным становится ваш голосовой профиль, чтобы компьютер лучше вас понимал.

    1. Проведите пальцем от правого края к центру экрана, затем нажмите панель Поиск .
      (Если вы используете мышь, наведите указатель мыши на правый нижний угол экрана, переместите указатель мыши вверх и нажмите «Поиск» ).

      Вы также можете открыть Поиск с клавиатуры, нажав клавишу с логотипом Windows + Q.

    2. Введите Распознавание речи в поле поиска, а затем коснитесь или щелкните Распознавание речи .

    3. Коснитесь или щелкните Научите компьютер лучше понимать вас .

    4. Следуйте инструкциям в обучении распознаванию голоса.

    Использовать распознавание речи

    С помощью голоса можно выполнять множество задач, например заполнять онлайн-формы или печатать письма. Когда вы говорите в микрофон, функция распознавания речи преобразует то, что вы говорите, в текст на экране.

    Для диктовки текста с помощью распознавания речи

    1. Проведите пальцем от правого края к центру экрана, затем нажмите панель Поиск .
      (Если вы используете мышь, наведите указатель мыши на правый нижний угол экрана, переместите указатель мыши вверх и нажмите «Поиск» ).

      Вы также можете открыть чудо-кнопку «Поиск» с клавиатуры, нажав клавишу с логотипом Windows + Q.

    2. Введите распознавание речи в поле поиска, а затем коснитесь или щелкните Распознавание речи Windows .

    3. Скажите «начать прослушивание» или нажмите или щелкните кнопку микрофона, чтобы войти в режим прослушивания.

    4. Откройте приложение, которое вы хотите использовать, или выберите текстовое поле, в которое вы хотите надиктовать текст.

    5. Произнесите текст, который хотите продиктовать.

    Для исправления ошибок

    Чтобы добавить или изменить слова в Речевом словаре

    С помощью Речевого словаря вы можете добавлять собственные слова, предотвращать диктовку слова, исправлять или удалять слова из словаря.

    1. Проведите пальцем от правого края к центру экрана, затем нажмите панель Поиск .
      (Если вы используете мышь, наведите указатель мыши на правый нижний угол экрана, переместите указатель мыши вверх и нажмите «Поиск» ).

      Вы также можете открыть чудо-кнопку «Поиск» с клавиатуры, нажав клавишу с логотипом Windows + Q.

    2. Введите распознавание речи в поле поиска, а затем коснитесь или щелкните Распознавание речи Windows .

    3. Скажите «начать прослушивание» или нажмите или щелкните кнопку микрофона, чтобы войти в режим прослушивания.

    4. Произнесите "Открыть словарь речи" и выполните одно из следующих действий:

      • Чтобы добавить слово в словарь, произнесите "Добавить новое слово" и следуйте инструкциям.

      • Чтобы предотвратить диктовку определенного слова, скажите "Запретить диктовку слова" и следуйте инструкциям.

    Управление компьютером с помощью распознавания речи

    Вы можете управлять своим компьютером с помощью простых коротких команд.В таблице ниже перечислены некоторые из наиболее часто используемых команд распознавания речи. Жирный шрифт слова означает, что вы можете заменить слово или фразу из примера похожими словами и получить полезные результаты.

    Вы также можете управлять своим компьютером, используя сочетания клавиш в качестве голосовых команд. Список всех доступных сочетаний клавиш см. в разделе Сочетания клавиш.

    Примечание: Скажите «Что я могу сказать?» Каждый раз, когда вы хотите проверить, какую команду вы можете использовать.

    90 205

    Для этого

    Скажи это

    Открыть стартовый экран

    Стартовый экран

    Открытие функциональных чудо-кнопок

    Пресс Windows C

    Открыть панель поиска

    Пресс Windows Q

    Показать все приложения

    Приложения

    Начать работу с приложением

    Щелкните правой кнопкой мыши; нажмите Windows Z

    Использовать приложение

    Скажи, что ты хочешь сделать.Например, измените на по Цельсию в приложении Погода.

    Выберите любой элемент по его имени

    Щелкните Файл ; Старт ; Просмотр

    Выберите любой элемент или значок

    Щелчок Корзина ; Нажмите Компьютер ; Нажмите имя файла

    Дважды коснитесь или дважды щелкните любой элемент

    Двойной щелчок Корзина ; Дважды щелкните Компьютер ; Дважды щелкните имя файла

    Перейти к открытому приложению

    Переключиться на Краска ; Переключиться на WordPad ; Переключатель имя программы ; Переключить приложение

    Прокрутка в выбранном направлении

    Прокрутить вверх; Прокрутить вниз; Прокрутите влево; Прокрутить вправо

    Вставить новый абзац или строку в документ

    Новый абзац; Новая строка

    Выделить слово в документе

    Выберите слова

    Выберите слово и начните его исправлять

    Правильно слово

    Выберите и удалите определенные слова

    Удалить слова

    Показать список команд, которые можно выполнить

    Что я могу сказать? («Что я могу сказать?»)

    Обновить список доступных на данный момент

    речевых команд

    Речевые команды обновления

    Активировать режим прослушивания

    Начать прослушивание

    Выключить режим прослушивания

    Перестать слушать

    Переместите полосу микрофона для распознавания речи

    Распознавание речи в движении

    Свернуть полосу микрофона

    Свернуть распознавание речи

    Просмотр содержимого справки и поддержки Windows для определенных задач

    Как делает что-то ?

    Скажите, например, "Как мне установить принтер?" («Как мне установить принтер?») И будет возвращен список разделов справки.

    Обратите внимание, что эта команда доступна только при использовании распознавания речи на американском английском.

    Диктовка

    90 205

    Для этого

    Скажи это

    Вставить новую строку в документ

    Новая строка

    Вставить новый абзац в документ

    Новый параграф

    Вставить вкладку

    Клавиша табуляции

    Вставить буквальное слово для следующей команды (можно, например, вместо знака препинания вставить слово «запятая»)

    дословно

    Вставить число цифрами

    Номер числовой

    Поместите курсор перед указанным словом

    Перейти к слову

    Установить курсор после указанного слова

    Перейти после слово

    Не ставить пробел перед следующим словом

    Без пробела

    Перейти к началу предложения, в котором стоит курсор

    Перейти к началу предложения

    Перейти к началу абзаца, где стоит курсор

    Перейти к началу параграфа

    Перейти к началу документа

    Перейти к началу документа

    Перейти в конец предложения, в котором стоит курсор

    Перейти к концу предложения

    Перейти в конец абзаца, где стоит курсор

    Перейти к концу параграфа

    Перейти в конец текущего документа

    Перейти к концу документа

    Выберите слово в текущем документе

    Выберите слово

    Выберите диапазон слов в текущем документе

    Выберите диапазон слов ; Выберите слово от до слово

    Выделить весь текст в текущем документе

    Выбрать все

    Выберите количество слов перед положением курсора

    Выбрать предыдущий 20 слов; Выбрать предыдущий 10 слов

    Выберите количество слов после позиции курсора

    Выбор следующих 20 слов; Выберите следующий 10 слов

    Выделить последний продиктованный текст

    Выберите

    Очистить выделение на экране

    Очистить выбор

    Изменить первую букву слова на заглавную

    Заглавные буквы слово

    Заменить все буквы слова на заглавные

    Все заглавных слова

    Сделать все буквы слова строчными

    За исключением заглавных слов

    Изменить буквы на заглавные для последующих слов

    Изменить буквы на заглавные в следующих 10 слов

    Заменить буквы на строчные в следующих словах

    Изменить буквы на строчные в следующих 10 слов

    Удалить предыдущее предложение

    Удалить предыдущее предложение

    Удалить следующее предложение

    Удалить следующее предложение

    Удалить предыдущий абзац

    Удалить предыдущий абзац

    Удалить следующий абзац

    Удалить следующий абзац

    Удалить выделенный или последний продиктованный текст

    Удалить это

    Клавиши клавиатуры

    90 205

    Для этого

    Скажи это

    Нажмите любую клавишу на клавиатуре

    .

    Нажмите клавишу клавиатуры ; Нажмите клавишу ; Нажать клавишу заглавная b ; Нажмите клавишу Shift и клавишу ; Нажмите клавишу Ctrl и клавишу

    Нажимайте определенные клавиши клавиатуры, не произнося сначала «нажмите».

    Удалить ; Возврат ; Введите текст ; Страница вверх ; страница вниз ; Дом ; Конец ; Вкладка

    Примечание: Вы также можете использовать фонетический алфавит ИКАО/НАТО, чтобы указать, какие клавиши нажимать.Например, вы можете сказать «нажмите альфа», чтобы нажать клавишу «а», или «нажмите уже», чтобы нажать клавишу «b».

    Нажатие клавиш с использованием распознавания речи работает только для языков, использующих латинский алфавит.

    Знаки препинания и специальные знаки

    90 205

    Вставить

    Скажи это

    ,

    Запятая

    ;

    Точка с запятой

    .

    точка; Точка; Десятичный разделитель

    :

    Двоеточие

    "

    Открытые кавычки

    "

    Закрыть кавычки

    '

    Апостроф

    '

    Открыть одинарную кавычку

    '

    Закрытие одинарных кавычек

    >

    Знак большинства

    <

    Знак меньшинства

    /

    Слэш

    \

    Обратная косая черта

    ~

    Тильда

    @

    Обезьяна

    !

    Восклицательный знак

    ?

    Знак вопроса

    #

    Знак номера; Знак фунта

    $

    $

    Знак доллара

    %

    Знак процента

    ^

    Крыша

    (

    Открытая скобка

    )

    Закрыть скобки

    _

    Подчеркнуть

    -

    Муфта; знак минус; Тире

    -

    Полупауза

    -

    Длинное тире

    =

    Знак равенства

    +

    Знак плюс

    {

    Откройте зажим

    }

    Застежка

    [

    Открытая квадратная скобка

    ]

    Закрывающая квадратная скобка

    |

    Вертикальная перекладина

    :-)

    Смайлик

    :-(

    Грустное лицо

    ;-)

    Мигает

    Товарный знак

    ¾

    Три четверти

    =

    Одна четверть

    ½

    Половина

    £

    Знак фунта стерлингов

    и

    Амперсанд; Коммерческий "i"

    *

    Звезда

    //

    Двойная косая черта

    `

    Обратный апостроф

    <

    Кронштейн открытого треугольника

    >

    Закрывающая треугольная скоба

    ±

    Знак плюс или минус

    «

    Открыть треугольную кавычку

    »

    Закрыть треугольную кавычку

    ×

    Знак умножения

    ÷

    Знак подразделения

    ¢

    Знак цента

    ¥

    Знак иены

    §

    Параграф

    ©

    Знак авторского права

    ®

    Регистрационный знак; Зарегистрированная торговая марка

    °

    Знак градуса

    Знак абзаца

    Многоточие; Точка точка точка

    ƒ

    Функциональный знак

    Команды Windows

    90 205

    Для этого

    Скажи это

    Выберите любой предмет, произнеся его название

    Файл ; Редактировать ; Просмотр ; Сохранить

    Выберите любой элемент

    Щелкните Файл ; Щелкните жирным шрифтом ; Нажмите Сохранить ; Нажмите Закрыть

    Дважды коснитесь или дважды щелкните любой элемент

    Дважды щелкните Компьютер; Дважды щелкните Корзина; Дважды щелкните для имени папки

    Нажмите и удерживайте или щелкните правой кнопкой мыши любой элемент

    Щелкните правой кнопкой мыши Компьютер; Щелкните правой кнопкой мыши Корзина; Щелкните правой кнопкой мыши имя папки

    Свернуть все окна и показать рабочий стол

    Показать рабочий стол

    Выберите элемент, если вы не знаете его имя

    Показать номера (на экране будет отображаться номер каждого элемента в активном окне — произнесите номер, соответствующий элементу, чтобы выбрать его)

    Выберите элемент с номером

    .

    19 ОК; 5 Около

    Дважды щелкните или дважды щелкните элемент с номером

    .

    Двойной щелчок 19 ; Дважды щелкните 5

    Нажмите и удерживайте или щелкните правой кнопкой мыши элемент с номером

    .

    Щелкните правой кнопкой мыши 19 ; Щелкните правой кнопкой мыши 5

    Работа с окнами и приложениями

    90 205

    Для этого

    Скажи это

    Открыть приложение

    Открыть Краска ; Открыть WordPad ; Открыть имя приложения

    Перейти к открытому приложению

    Переключиться на Краска ; Переключиться на WordPad ; Переключитесь на имя приложения ; Переключить приложение

    Закрыть приложение

    Закрыть; Закрыть Красить ; Закрыть Документы

    Свернуть

    Свернуть его; Свернуть Краска ; Свернуть документов

    Развернуть

    Развернуть его; Развернуть Краска ; Развернуть Документы

    Восстановить

    Верни его; Восстановить Покрасить ; Восстановить Документы

    Вырезать

    Отрезать; Вырезать

    Копия

    Скопируйте это; Копировать

    Паста

    Паста

    Удаление

    Удалить его; Удалить

    Отменить

    Отменить; Вычеркнуть; Отменить

    Прокрутка в выбранном направлении

    Прокрутить вверх; Прокрутить вниз; Прокрутите вправо; Прокрутить влево

    Прокрутить ровно указанное количество страниц

    Прокрутить вниз 2 страницы; Прокрутка вверх 10

    страниц

    Прокрутите точно указанное расстояние в других единицах измерения

    Прокрутить вверх 5 ; Прокрутить вниз 7

    Перейти к полю в форме или приложении

    Перейти к имя поля ; Перейти на темы ; Перейти на адрес ; Перейти к dw

    Нажатие или щелчок в любом месте экрана

    90 205

    Для этого

    Скажи это

    Показать сетку мыши

    Сетка для мыши

    Переместите указатель мыши в центр любого квадрата в сетке мыши

    .

    Номер квадрата ; 1, 7, 9

    Коснитесь или щелкните любой квадрат в сетке мыши

    Нажмите квадратный номер

    Выберите элемент для перетаскивания с помощью сетки мыши

    Номер квадрата, содержащего элемент ; Маркер 3, 7, 9 (и знак)

    Выберите целевую область в сетке мыши, куда вы хотите перетащить элемент

    Номер квадрата, который вы хотите перетащить; 4, 5, 6 (и далее), нажмите

    Вы можете управлять своим компьютером с помощью голоса.Вы можете произносить команды, на которые реагирует компьютер, и диктовать текст.

    Перед использованием распознавания речи необходимо настроить компьютер для работы с распознаванием речи Windows. Чтобы настроить распознавание речи, вам нужно выполнить три шага: настроить микрофон, научиться говорить с компьютером и научить компьютер понимать вашу речь.

    Перед запуском убедитесь, что микрофон подключен к компьютеру.

    Настройка микрофона

    1. Откройте распознавание речи, нажав кнопку «Пуск», панель управления , щелкнув Специальные возможности , , а затем щелкнув Распознавание речи .

    2. Нажмите Настроить микрофон .

    3. Следуйте инструкциям на экране.

    Примечание: Корректность распознавания речи напрямую зависит от качества используемого микрофона. Двумя наиболее распространенными типами микрофонов, используемых для распознавания речи, являются микрофон гарнитуры и настольный микрофон.Гарнитурные микрофоны лучше подходят для работы с распознаванием речи, поскольку они менее склонны улавливать дополнительный фоновый шум.

    Обучение разговору с компьютером

    Windows поставляется с учебным пособием, которое поможет вам изучить команды, используемые распознаванием речи.Прохождение урока занимает около 30 минут. Чтобы запустить руководство, выполните следующие действия:

    1. Откройте распознавание речи, нажав кнопку «Пуск», панель управления , щелкнув Специальные возможности , , а затем щелкнув Распознавание речи .

    2. Нажмите Воспользуйтесь учебником речи .

    3. Следуйте инструкциям в учебнике по распознаванию речи.

    Компьютерное обучение распознаванию речи

    Распознавание речи использует уникальный голосовой профиль для распознавания вашего голоса и команд.По мере того, как вы используете распознавание речи, ваш голосовой профиль становится все более и более точным, чтобы компьютер лучше вас понимал.

    1. Откройте распознавание речи, нажав кнопку «Пуск», панель управления , щелкнув Специальные возможности , , а затем щелкнув Распознавание речи .

    2. Нажмите Научите компьютер лучше вас понимать .

    3. Следуйте инструкциям на экране.

    Примечание: Распознавание речи доступно только на следующих языках: английский, традиционный китайский, упрощенный китайский, французский, испанский, японский и немецкий.

    .

    Распознавание речи в JavaScript — ПО RST

    ТЕХНОЛОГИИ

    08.07.2020 - Можно прочитать за 3 минуты

    08.07.2020 - Можно прочитать за 3 минуты

    Узнайте об экспериментальном API, встроенном в браузеры.Благодаря этому вы узнаете, как создать собственного голосового помощника без использования бэкенда.

    Рафал Будзис,
    FrontEnd Developer

    Ленивый программист - хороший программист! Вы, наверное, знаете это утверждение.Именно из-за «лени» мы ищем самые простые и эффективные решения. Однако стремление достичь тех же результатов с меньшими затратами — прерогатива не только программистов. Каждый из нас ценит лайфхаки, которые ускоряют нашу деятельность. Одним из таких улучшений является управление приложениями с помощью нашего голоса. Это позволяет нам выполнять операции, когда мы за рулем или слишком устали, чтобы вводить текст вручную.

    Некоторое время в браузерах был доступен экспериментальный API, позволяющий создать собственного голосового помощника.Я думаю, что это хорошее дополнение к сайту. Однако вы должны учитывать, что функциональность в настоящее время доступна из браузера Chrome или Edge и требует доступа к Интернету.

    Если вы хотите оценить работу готового помощника перед началом кодирования, приглашаю вас протестировать мое приложение Scan-food, в котором уже есть голосовой веб-помощник.

    Подготовить класс SpeechRecognition

    Для создания нашего помощника нам понадобятся два класса: SpeechSynthesis, отвечающий за чтение переданного текста, и SpeechRecognition, отвечающий за распознавание речи.В этой статье мы обсудим класс SpeechRecognition. Начнем с основных настроек нашего класса.

    Посмотрим на код:

    Настройки распознавания речи

    Эти настройки могут сильно изменить способ работы с распознаванием речи. Стоит обсудить их все по очереди.

    • Первая из наших настроек — это язык. Это необязательная настройка, так как браузер пытается угадать язык пользователя. Язык по умолчанию указан в теге .Однако при динамическом изменении языка страницы стоит ввести его вручную в настройках SpeechRecognition.
    • Следующая настройка, «непрерывная», отвечает за непрерывное распознавание речи в цикле. Если мы установим это значение в true, нам придется остановить распознавание речи вручную, используя один из двух методов: «остановить» или «прервать». В случае с голосовым помощником, который будет с нами разговаривать, стоит поставить флаг на «false». В противном случае мы будем распознавать речь нашего помощника, а не пользователя.
    • Интересным параметром является maxAlternatives, значение которого я рекомендую увеличить хотя бы до двух. Это дает нам большее количество вероятных исходов и различных записей одного и того же значения. В моем случае, когда я сказал «добавь две тысячи грамм», благодаря maxAlternatives я получил значения «добавь 2000 г» и «добавь 2 тысячи грамм». грамм". Распознавание речи очень хорошо помогает сокращать единицы и записывать числа. Каждый распознанный результат имеет определенную вероятность правильного диагноза, что облегчает выбор подходящей альтернативы.
    • Последнее значение, которое я хотел бы обсудить, это interimResults. Когда мы установим его в «true», мы получим частично распознанные результаты. Эта опция пригодится для отображения некоторых распознанных слов пользователю перед интерпретацией окончательных результатов.
    • Вы также можете ввести так называемые грамматики в настройках. Однако я не увидел никакой разницы в действии, когда сдал их. Однако я полагаюсь только на свои субъективные ощущения, потому что функционал довольно сложно протестировать.Мы не можем передавать наши аудиофайлы во время распознавания речи, чтобы сравнить производительность.

    После того, как мы установили все интересующие нас свойства, осталось зафиксировать результаты. Система событий, которая довольно обширна, информирует нас о результатах. Самое важное событие, которое нас будет интересовать, — это «результат», который срабатывает каждый раз, когда мы получаем обработанные данные. Если мы установим interimResults в «true», в этом же событии мы получим информацию о частично распознанных данных во время оператора.

    Мы сделали это! Этот короткий код вернет нам строку со словами, произнесенными нашим пользователем. Для выполнения помощника достаточно разработать собственную систему сопоставления выражений для выполнения определенных действий в системе.

    Надеюсь, что знания, полученные в этой статье, вдохновят вас на самостоятельное изготовление голосового помощника. В комментариях ниже сообщите нам, как часто вы используете распознавание речи на своих устройствах!

    .

    Настройка распознавания речи | HUAWEI Польша 9000 поддержка 1

    1. Включить распознавание речи

    1. Введите термин «Панель управления» в поле поиска на панели задач и откройте это приложение.
    2. Выберите по очереди. В появившемся экране приветствия нажмите «Далее».

      Если вы не можете найти Распознавание речи, установите Просмотр по: в категорию.

    3. Выберите подходящий тип микрофона и нажмите Далее.
    4. Ознакомьтесь с рекомендациями по размещению микрофона и нажмите «Далее».
    5. Прочитайте отображаемые предложения, следуя инструкциям на экране, а затем нажмите кнопку Далее. Вы можете сделать распознавание речи более эффективным, говоря на китайском языке.
    6. Когда появится сообщение «Микрофон настроен», нажмите «Далее».
    7. Распознавание речи может получить доступ к документам и сообщениям электронной почты для повышения производительности на основе используемых вами слов.Чтобы решить, хотите ли вы разрешить доступ к документам и электронной почте, выберите «Включить просмотр документов» или «Отключить просмотр документов». Затем нажмите кнопку Далее.
    8. Выберите режим активации. Использовать ручной режим активации выбран на иллюстрации ниже.
    9. Если вы не знакомы с этими командами, щелкните Просмотреть справочный лист.Microsoft Edge открывает веб-страницу с некоторыми командами. Затем нажмите кнопку Далее.
    10. Выберите соответствующий параметр, чтобы решить, хотите ли вы, чтобы эта функция запускалась автоматически. Нажмите кнопку «Далее».
    11. Нажмите кнопку «Начать обучение», чтобы открыть обучающее видео Майкрософт по этой функции. Выполнив описанные выше шаги, вы можете начать использовать голосовые команды.

    2.Настройка распознавания речи

    Откройте панель управления и выберите затем. Теперь вы можете настроить микрофон или ознакомиться с руководством по распознаванию речи.

    3. Использование распознавания речи

    После того, как вы настроили распознавание речи, вы можете запустить его в любой момент. Вы можете использовать голосовые команды для управления компьютером или ввода текста.

    Откройте панель управления и выберите затем.Появится панель распознавания речи. Щелкните значок микрофона слева и начните говорить. Когда вы закончите, нажмите x, чтобы закрыть панель.

    .

    Смотрите также

    Только новые статьи

    Введите свой e-mail

    Видео-курс

    Blender для новичков

    Ваше имя:Ваш E-Mail: