Очень скоро вся техника, от телефонов до чайников будет оснащена голосовым управлением. доступно уже давно и сейчас секретные лаборатории крупных корпораций работают над усовершенствованием этой технологии. Но уже сегодня вы можете воспользоваться этими технологиями будущего и поуправлять компьютерной техникой с помощью голоса.
Голосовое управление телефоном
Уже не первый год смартфоны на популярнейших платформах (Android, iOS, Windows Phone) имеют встроенную систему голосового управления.
Siri - одно из лучших воплощений искусственного интеллекта в современной технике. Siri - голосовой помощник встроенный в смартфоны iPhone 4S который понимает человеческую речь и может вести диалог с владельцем смартфона. Siri позволяет управлять основными функциями смартфона, создавать задачи, искать любую информацию и т.д.
Лучше меня о Siri вам расскажет видео которое я для вас подготовил. Это отрывок из презентации iPhone 4S как раз на том месте, где один из разработчиков iPhone рассказывает о Siri (если видео не видно - обновите страницу):
Сегодня в Android смартфонах голосовое управление ничуть не уступает Siri (где-то даже превосходит) и выполяет практически те же задачи.
Голосовое управление компьютером
Кроме телефона вы можете научить понимать команды и ваш компьютер. В Windows Vista и Windows 7 тоже имеется встроенная система голосового управления, только она еще не доступна в русскоязычной версии операционной системы. Для того чтобы воспользоваться например, англоязычной системой голосового управления, ваша операционная система должна быть Ultimate (Максимальная) или Enterprise (Корпоративная) и в ней должен быть установлен английский языковой пакет. Но не смотря на все эти ограничения есть другие варианты для того, чтобы начать управлять компьютером с помощью голоса.
Typle - одна из лучших программ позволяющая создавать различные голосовые команды для компьютера . Вы записываете голосовую команду и назначаете действие которое необходимо выполнить после ее произнесения. Typle вполне неплохо справляется со своими обязанностями. Правда команды придется отдавать четким, механическим голосом, чтобы программа смогла распознать их. И еще программа иногда может принять за голосовую команду посторонние звуки. Поэтому не удивляйтесь если после установки и настройки Typle на вашем компьютере начнут происходить необъяснимые события.
Голосовоеуправление.рф - облачный сервис и программа Speaker от российских разработчиков с очень хорошим распознаванием речи. Speaker намного лучше понимает человеческую речь . Еще одним плюсом программы, в отличии от Typle является то, что она начинает "слушать" команды только после нажатия командной клавиши - на данный момент это колесико мыши. Благодаря этому программа не будет выполнять команды когда это не нужно. Но по моему мнению использование колесика в качестве командной клавиши не совсем удобно, потому как оно часто используется в других случаях.
Голосовое управление в браузере Opera . Для поклонников интернет-браузера Opera есть встроенное голосовое управление позволяющее управлять основными функциями браузера голосом. В Opera нет возможности создавать свои команды, а используются уже имеющиеся команды на английском языке. Но я думаю, что мало кого заинтересует такой функционал, когда с помощью мыши и клавиатуры можно выполнить все те же действия с не меньшей скоростью.
Голосовое управление в Google
заслуживает отдельного внимания. Всем известно что Google всегда создает качественные продукты и сервисы. Многие убедились в этом начав например, пользоваться почтой Gmail . На данный момент есть две известные мне возможности голосового управления сервисами Google.
Первая - это поиск информации с помощью голоса в поисковой системе Google. Помогает намного быстрей работать с поисковой системой.
Вторая - Google переводчик , позволяющий надиктовывать текст (пока только) на английском языке и автоматически получать перевод на нужный язык.
Вполне удобно использовать голосовой ввод в Google Translate при чтении текста с учебника английского языка или например, упаковки товара, для быстрого перевода на русский язык необходимой информации.
Голосовое управление в Google Chrome
Расширение OWeb - дополняет собой уже имеющиеся функции голосового управления в Google Chrome. OWeb добавляет возможность надиктовать голосом текст практически на всех сайтах, где подразумевается ввод текста - в формах поиска, в контактных формах, в поле комментариев и т.д. Это конечно не Siri, но тоже отличный способ освободить руки и сэкономить время на набор текста.
Посмотрите видео в котором я покажу вам возможности расширения Oweb и примеры его применения:
Сегодня речь пойдет о нашей речи. Хотелось бы вам управлять компьютером голосом , без помощи пальцев? А, как это говорят, — силой мысли! Правда, мы не будем управлять компьютер силой мысли, но вот силой голоса вполне реально.
Программа Typle — это одна из лучших на сегодняшний день программа для управления компьютером через голос. На сайтах в комментариях к этой программе мнения сходятся.
Правда есть свои недочеты. Но об этом чуть позже. Кстати, если вас интересует — читайте мой обзор.
Скачать программу можно здесь: http://freesoft.ru/typle
Как же ее использовать? В начале запустим ее и посмотрим главные кнопки управления:
Программа нас приветствует и сразу нам даются подсказки, как использовать Typle. В начале нажмем кнопку «добавить» и запишем слово, например «открой». Для этого произнесем это слово в микрофон:
Затем жмем добавить. Итак, мы сохранили в программе своим голосом слово «Открой». Вы можете говорить в микрофон любые другие слова. Главное — не запутаться.
Следующим шагом будет добавление команд. Для этого перейдем в этот пункт:
Потом мы устанавливаем галочку напротив того пункта, который нам нужен:
Выбираем программу, приложение или действие и нажимаем на красную кнопку записи. Если компьютер воспринял наш голос, жмем «Добавить»:
И теперь будет видна в нашем профиле одна голосовая команда. В данном случае та, которая открывает 7-Zip:
И теперь, нажав завершающую кнопку «начать говорить»
говорим фразу «открой Севен Зип». В моем случае, все сработает. И программа 7-zip откроется. Помните такую фразу: Сим сим откройся? Вот это что-то приблизительно такое же.
Программа не всегда работает адекватно. Сейчас могучий русский язык не до конца изучен программистами-лингвистами… Но все-таки приятно, когда тебя слушается компьютер.
Поэтому для тестирования и банального любопытства программа Typle подойдет на все 100%.
В этом видео можно увидеть историю создания первых голосовых движков и то, над чем еще нам следует поработать:
Есть такие страшные названия других аналогов программы, как Горыныч, Перпетуум, Диктограф, Voice Commander. Но все они — «не того». Не проходят критику достойной программы.
На освоение этой программы у меня ушло 5 минут. Это довольно-таки длительное время (в основном, в таких программах я разбираюсь за 1-2 минуту). Если возникнут вопросы — пишите. До скорых встреч, друзья:)!
Ко мне обратился человек с просьбой написать программу, которая позволила бы управлять компьютерной мышью при помощи голоса. Тогда я и представить себе не мог, что, практически полностью парализованный человек, который даже не может сам повернуть голову, а может лишь разговаривать, способен развить бурную деятельность, помогая себе и другим жить активной жизнью, получать новые знания и навыки, работать и зарабатывать, общаться с другими людьми по всему свету, участвовать в конкурсе социальных проектов.Позволю себе привести здесь пару ссылок на сайты, автором и/или идейным вдохновителем которых является этот человек – Александр Макарчук из города Борисов, Беларусь:
Для работы на компьютере Александр использовал программу «Vocal Joystick» - разработку студентов Университета штата Вашингтон, выполненную на деньги Национального Научного Фонда (NSF). См. melodi.ee.washington.edu/vj
Не удержался
Кстати, на сайте университета (http://www.washington.edu/) 90% статей именно про деньги. Трудно найти что-нибудь про научную работу. Вот, например, выдержки с первой страницы: «Том, выпускник университета, раньше питался грибами и с трудом платил за квартиру. Теперь он старший менеджер ИТ-компании и кредитует университет», «Большие Данные помогают бездомным», «Компания обязалась заплатить 5 миллионов долларов за новый учебный корпус».
Это одному мне режет глаз?
Исходных текстов нет, есть только отдельные публикации, приоткрывающие технологии, на которых она основана (MFCC, MLP – читайте об этом во второй части).
По образу и подобию была написана новая программа (месяца за три).
Собственно, посмотреть, как она работает, можно :
Скачать программу и/или посмотреть исходные коды можно .
Никаких особенных действий для установки программы выполнять не надо, просто щёлкаете на ней, да запускаете. Единственное, в некоторых случаях требуется, чтобы она была запущена от имени администратора (например, при работе с виртуальной клавиатурой “Comfort Keys Pro”):
Пожалуй, стоит упомянуть здесь и о других вещах, которые я ранее делал для того, чтобы можно было управлять компьютером без рук.
Если у вас есть возможность поворачивать голову, то хорошей альтернативой eViacam может послужить гироскоп, крепящийся к голове. Вы получите быстрое и точное позиционирование курсора и независимость от освещения.
Если вы можете двигать только зрачками глаз, то можно использовать трекер направления взгляда и программу к нему (могут быть сложности, если вы носите очки).
Последняя задача просто реализуется при помощи функции SendInput.
Наибольший же интерес, мне кажется, представляют вторая и третья задачи. Итак.
И среди тех, кто занимается распознаванием речи, идёт поиск «философского камня» - набора признаков, которые бы однозначно классифицировали звуковую волну.
Из тех признаков, что доступны широкой публике и описаны в учебниках, наибольшее распространение получили так называемые мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC).
История их такова, что изначально они предназначались совсем для другого, а именно, для подавления эха в сигнале (познавательную статью на эту тему написали уважаемые Оппенгейм и Шафер, да пребудет радость в домах этих благородных мужей. См. A. V. Oppenheim and R.W. Schafer, “From Frequency to Quefrency: A History of the Cepstrum”).
Но человек устроен так, что он склонен использовать то, что ему лучше знакомо. И тем, кто занимался речевыми сигналами, пришло в голову использовать уже готовое компактное представление сигнала в виде MFCC. Оказалось, что, в общем, работает. (Один мой знакомый, специалист по вентиляционным системам, когда я его спросил, как бы сделать дачную беседку, предложил использовать вентиляционные короба. Просто потому, что их он знал лучше других строительных материалов).
Являются ли MFCC хорошим классификатором для звуков? Я бы не сказал. Один и тот же звук, произнесённый мною в разные микрофоны, попадает в разные области пространства MFCC-коэффициентов, а идеальный классификатор нарисовал бы их рядом. Поэтому, в частности, при смене микрофона вы должны заново обучать программу.
Это всего лишь одна из проекций 13-мерного пространства MFCC в 3-мерное, но и на ней видно, что я имею в виду – красные, фиолетовые и синие точки получены от разных микрофонов: (Plantronix, встроенный массив микрофонов, Jabra), но звук произносился один.
Однако, поскольку ничего лучшего я предложить не могу, также воспользуюсь стандартной методикой – вычислением MFCC-коэффициентов.
Чтобы не ошибиться в реализации, в первых версиях программы в качестве основы был использован код из хорошо известной программы CMU Sphinx, точнее, её реализации на языке C, именующейся pocketsphinx, разработанной в Университете Карнеги-Меллона (мир с ними обоими! (с) Хоттабыч).
Исходные коды pocketsphinx открыты, да вот незадача – если вы их используете, то должны в своей программе (как в исходниках, так и в исполняемом модуле) прописать текст, содержащий, в том числе, следующее:
* This work was supported in part by funding from the Defense Advanced
* Research Projects Agency and the National Science Foundation of the
* United States of America, and the CMU Sphinx Speech Consortium.
Мне это показалось неприемлемым, и пришлось код переписать. Это сказалось на быстродействии программы (в лучшую сторону, кстати, хотя «читабельность» кода несколько пострадала). Во многом благодаря использованию библиотек “Intel Performance Primitives”, но и сам кое-что оптимизировал, вроде MEL-фильтра. Тем не менее, проверка на тестовых данных показала, что получаемые MFCC-коэффициенты полностью аналогичны тем, что получаются при помощи, например, утилиты sphinx_fe.
В программах sphinxbase вычисление MFCC-коэффициентов производится следующими шагами:
| Шаг | Функция sphinxbase | Суть операции |
|---|---|---|
| 1 | fe_pre_emphasis | Из текущего отсчёта вычитается большая часть предыдущего отсчета (например, 0.97 от его значения). Примитивный фильтр, отбрасывающий нижние частоты. |
| 2 | fe_hamming_window | Окно Хемминга – вносит затухание в начале и конце кадра |
| 3 | fe_fft_real | Быстрое преобразование Фурье |
| 4 | fe_spec2magnitude | Из обычного спектра получаем спектр мощности, теряя фазу |
| 5 | fe_mel_spec | Группируем частоты спектра [например, 256 штук] в 40 кучек, используя MEL-шкалу и весовые коэффициенты |
| 6 | fe_mel_cep | Берём логарифм и применяем DCT2-преобразование к 40 значениям из предыдущего шага. Оставляем первые 13 значений результата. Есть несколько вариантов DCT2 (HTK, legacy, классический), отличающихся константой, на которую мы делим полученные коэффициенты, и особой константой для нулевого коэффициента. Можно выбрать любой вариант, сути это не изменит. |
Были выполнены следующие замены для шагов по получению MFCC-коэффициентов:
Давайте посмотрим, насколько оправдано применение нейронной сети здесь.
Вспомним, что делают нейроны в искусственных нейронных сетях.
Если у нейрона N входов, то нейрон делит N-мерное пространство пополам. Рубит гиперплоскостью наотмашь. При этом в одной половине пространства он срабатывает (выдаёт положительный ответ), а в другой – не срабатывает.
Давайте посмотрим на [практически] самый простой вариант – нейрон с двумя входами. Он, естественно, будет делить пополам двумерное пространство.
Пусть на вход подаются значения X1 и X2, которые нейрон умножает на весовые коэффициенты W1 и W2, и добавляет свободный член C.
Y=X1*W1+X2*W2+C
(опустим пока тонкости про сигмоидальные функции)
Считаем, что нейрон срабатывает, когда Y>0. Прямая, заданная уравнением 0=X1*W1+X2*W2+C как раз и делит пространство на часть, где Y>0, и часть, где Y<0.
Проиллюстрируем сказанное конкретными числами.
Пусть W1=1, W2=1, C=-5;
Теперь посмотрим, как нам организовать нейронную сеть, которая бы срабатывала на некоторой области пространства, условно говоря – пятне, и не срабатывала во всех остальных местах.
Из рисунка видно, что для того, чтобы очертить область в двумерном пространстве, нам потребуется по меньшей мере 3 прямых, то есть 3 связанных с ними нейрона.
Эти три нейрона мы объединим вместе при помощи ещё одного слоя, получив многослойную нейронную сеть (MLP).
А если нам нужно, чтобы нейронная сеть срабатывала в двух областях пространства, то потребуется ещё минимум три нейрона (4,5,6 на рисунках):
И тут уж без третьего слоя не обойтись:
А третий слой – это уже почти Deep Learning…
Теперь обратимся за помощью к ещё одному примеру. Пусть наша нейронная сеть должна выдавать положительный ответ на красных точках, и отрицательный – на синих точках.
Если бы меня попросили отрезать прямыми красное от синего, то я бы сделал это как-то так:
Но нейронная сеть априори не знает, сколько прямых (нейронов) ей понадобится. Этот параметр надо задать перед обучением сети. И делает это человек на основе… интуиции или проб и ошибок.
Если мы выберем слишком мало нейронов в первом слое (три, например), то можем получить вот такую нарезку, которая будет давать много ошибок (ошибочная область заштрихована):
Но даже если число нейронов достаточно, в результате тренировки сеть может «не сойтись», то есть достигнуть некоторого стабильного состояния, далёкого от оптимального, когда процент ошибок будет высок. Как вот здесь, верхняя перекладина улеглась на два горба и никуда с них не уйдёт. А под ней большая область, порождающая ошибки:
Снова, возможность таких случаев зависит от начальных условий обучения и последовательности обучения, то есть от случайных факторов:
- Что ты думаешь, доедет то колесо, если б случилось, в Москву или не доедет?
- А ты как думаешь, сойдётся ента нейронная сеть или не сойдётся?
Если начать скармливать сети только синие точки, и перестать скармливать красные, то она может спокойно отхватить себе кусок красной области, переместив туда свои границы:
Если у нейронных сетей столько недостатков, и человек может провести границы гораздо эффективнее нейронной сети, зачем же их тогда вообще использовать?
А есть одна маленькая, но очень существенная деталь.
Я очень хорошо могу отделить красное сердечко от синего фона отрезками прямых в двумерном пространстве.
Я неплохо смогу отделить плоскостями статую Венеры от окружающего её трёхмерного пространства.
Но в четырёхмерном пространстве я не смогу ничего, извините. А в 13-мерном - тем более.
А вот для нейронной сети размерность пространства препятствием не является. Я посмеивался над ней в пространствах малой размерности, но стоило выйти за пределы обыденного, как она меня легко уделала.
Тем не менее вопрос пока открыт – насколько оправдано применение нейронной сети в данной конкретной задаче, учитывая перечисленные выше недостатки нейронных сетей.
Забудем на секунду, что наши MFCC-коэффициенты находятся в 13-мерном пространстве, и представим, что они двумерные, то есть точки на плоскости. Как в этом случае можно было бы отделить один звук от другого?
Пусть MFCC-точки звука 1 имеют среднеквадратическое отклонение R1, что [грубо] означает, что точки, не слишком далеко отклоняющиеся от среднего, наиболее характерные точки, находятся внутри круга с радиусом R1. Точно так же точки, которым мы доверяем у звука 2 находятся внутри круга с радиусом R2.
Внимание, вопрос: где провести прямую, которая лучше всего отделяла бы звук 1 от звука 2?
Напрашивается ответ: посередине между границами кругов. Возражения есть? Возражений нет.
Исправление:
В программе эта граница делит отрезок, соединяющий центры кругов в соотношении R1:R2, так правильнее.
И, наконец, не забудем, что где-то в пространстве есть точка, которая является представлением полной тишины в MFCC-пространстве. Нет, это не 13 нулей, как могло бы показаться. Это одна точка, у которой не может быть среднеквадратического отклонения. И прямые, которыми мы отрежем её от наших трёх звуков, можно провести прямо по границам окружностей:
На рисунке ниже каждому звуку соответствует кусок пространства своего цвета, и мы можем всегда сказать, к какому звуку относится та или иная точка пространства (или не относится ни к какому):
Ну, хорошо, а теперь вспомним, что пространство 13-мерное, и то, что было хорошо рисовать на бумаге, теперь оказывается тем, что не укладывается в человеческом мозгу.
Так, да не так. К счастью, в пространстве любой размерности остаются такие понятия, как точка, прямая, [гипер]плоскость, [гипер]сфера.
Мы повторяем все те же действия и в 13-мерном пространстве: находим дисперсию, определяем радиусы [гипер]сфер, соединяем их центры прямой, рубим её [гипер]плоскостью в точке, равно отдалённой от границ [гипер]сфер.
Никакая нейронная сеть не сможет более правильно отделить один звук от другого.
Здесь, правда, следует сделать оговорку. Всё это справедливо, если информация о звуке – это облако точек, отклоняющихся от среднего одинаково во всех направлениях, то есть хорошо вписывающееся в гиперсферу. Если бы это облако было фигурой сложной формы, например, 13-мерной изогнутой сосиской, то все приведённые выше рассуждения были бы не верны. И возможно, при правильном обучении, нейронная сеть смогла бы показать здесь свои сильные стороны.
Но я бы не рисковал. А применил бы, например, наборы нормальных распределений (GMM), (что, кстати и сделано в CMU Sphinx). Всегда приятнее, когда ты понимаешь, какой конкретно алгоритм привёл к получению результата. А не как в нейронной сети: Оракул, на основе своего многочасового варения бульона из данных для тренировки, повелевает вам принять решение, что запрашиваемый звук – это звук №3. (Меня особенно напрягает, когда нейронной сети пытаются доверить управление автомобилем. Как потом в нестандартной ситуации понять, из-за чего машина повернула влево, а не вправо? Всемогущий Нейрон повелел?).
Но наборы нормальных распределений – это уже отдельная большая тема, которая выходит за рамки этой статьи.
Надеюсь, что статья была полезной, и/или заставила ваши мозговые извилины поскрипеть.
Существует несколько причин, по которым пользователи не могут управлять компьютером с помощью штатных средств - клавиатуры и мыши. Во-первых, это может быть связано с поломкой названных устройств. Во-вторых, такая необходимость возникает у людей с ограниченными возможностями . И наконец, в-третьих, пользователи просто хотят как-то облегчить себе задачу работы с компьютером , отдавая ему команды голосом.
ОС Windows располагает штатным приложением распознавания речи, но к сожалению, оно не поддерживает русский язык, а только - английский, французский, испанский, немецкий, японский и китайский.
Если интерфейс вашего дистрибутива Windows рассчитан для носителей одного из вышеперечисленных языков и, конечно, вы говорите на нём , тогда вы сможете использовать штатную программу распознавания речи . Для этого нужно проделать 3 шага: настроить микрофон , пройти несложный учебный курс по управлению компьютером при помощи голоса (он также включен в Windows) и настроить саму программу распознавания речи .
Чтобы сделать это, необходимо (описание разделов ОС будет вестись на русском языке):
А что же делать русскоязычным пользователям Windows? К счастью, выход есть - использование сторонних программ. Подобных приложений существует множество - и платных, и бесплатных. Среди всех приложений для голосового управления компьютером с системой Windows особенно выделяется Typle . О ней и пойдёт речь далее.
По мнению большинства пользователей, кто предпочитает управлять компьютером при помощи голоса, программа Typle является одной из самых лучших (если не самой лучшей).
Это небольшое по размеру приложение способно не только выполнять команды, имеющиеся в её базе данных, но и поддерживает создание пользовательских. Именно последнее особенно ценится в этом приложении.
Программа распространяется бесплатно , но в бесплатной версии имеются ограничения по созданию пользовательских команд. Однако этих возможностей вполне достаточно для штатного пользователя.
Итак, скачиваем и устанавливаем программу . При первом запуске приложение попросит ввести некоторые личные данные - в эти поля вы можете указать любые символы. Затем вам предстоит выбрать лицензию - выбирайте первый вариант из 3-х предложенных (пока все надписи будут на английском языке) и нажимайте Next .
После того, как приложение соберёт нужную ему для работы информацию, вы увидите стартовое окно с подсказками:
Typle попросит вас нажать на кнопку «Добавить ». После нажатия потребуется ввести ваше имя (вводите любое) - это нужно для того, чтобы приложение смогло выполнять именно ваши команды в случае, если вы не являетесь единственным пользователем компьютера. Также заполняем поле «Введите ключевое слово » (можно оставить предложенный вариант «Открой »). Именно это слово будет использоваться для запуска ваших команд , а точнее - эта фраза даст программе сигнал к выполнению команды , которую вы будете произносить далее.
Осталось нажать на кнопку записи, а затем произнести какую-либо фразу (длина записи должна быть короче 1,5 секунд). Для проверки можете проговорить «Открой ». После успешной записи Typle спросит вас о сохранении записанной команды.
Далее нажимаем на кнопку «Добавить » в верхнем меню. Откроется окно, в котором вам нужно выбрать программу для её запуска после произнесения ключевого слова в микрофон. Для примера выберем приложение «Opera 35 » (вы можете выбрать любую свою программу - браузер, проигрыватель или какой-нибудь мессенджер типа Skype).
Обратите внимание на нижнюю часть окна. В данный момент галочка установлена на пункте «Программы и файлы ». Вы также можете выделить и другие пункты. Например, установите галочку на «Windows файлы ». Теперь в окне выбора команд для запуска отобразятся стандартные программы Windows (блокнот, Paint, командная строка и так далее), а также различные системные приложения, такие как «Центр обновления » или «Мастер дефрагментации диска » и другие. Это удобная возможность для пользователей, которым часто приходится сталкиваться с настройкой системы компьютера.
Ещё одна интересная способность Typle - возможность открывать избранные интернет-сайты. Для этого нужно установить галочку на пункте «Фавориты Интернета » и выбрать из списка нужный сайт.
Как только вы выбрали подходящее действие, для его выполнения потребуется записать команду . Для этого нажимаем на значок записи рядом с полем, в котором написано название выбранного действия (программы, сайта и тому подобное), а затем произносим любую фразу. В нашем случае - это «Опера ».
После успешного сохранения записи вы можете проверить правильность выполнения команды с помощью программы Typle . Для этого вам нужно проговорить в микрофон слово «Открой », а затем сразу фразу, которая была записана вами на последнем шаге для запуска той или иной программы. В нашем случае команда звучит как «Открой Опера ». После этих слов программа автоматически запустит браузер .
Как видите, управлять компьютером средствами программы Typle не так уж и сложно. Вы можете создать множество различных команд, при произнесении которых будут запускаться те или иные приложения, открываться документы либо начинаться воспроизведение видео или музыки.
Развитие технологий не стоит на месте, предоставляя все больше возможностей пользователям. Одной из таких функций, которая из разряда новинок уже стала переходить в нашу повседневную жизнь, является голосовое управление устройствами. Особой популярностью она пользуется у людей с ограниченными возможностями. Давайте узнаем, с помощью каких способов можно вводить команды голосом на компьютерах с Windows 7.
Если в Windows 10 имеется уже встроенная в систему утилита под названием Cortana, позволяющая управлять компьютером голосом, то в более ранних операционных системах, включая Виндовс 7, такого внутреннего инструмента нет. Поэтому в нашем случае единственным вариантом организовать голосовое управление является установка сторонних программ. О различных представителях такого программного обеспечения мы и поговорим в данной статье.
Одной из самых популярных программ, предоставляющей возможность управления голосом компьютером на Виндовс 7, является Typle.
Путем установки галочки около соответствующего пункта отображаются элементы выбранной категории. Если же вы желаете просмотреть полный набор, то установите пометку около позиции «Выделить все» . Затем выберите элемент в списке, который собираетесь запускать голосом. В поле «Команда» отобразится его наименование. Затем щелкните по кнопке «Запись» с красным кружочком справа от этого поля и после звукового сигнала произнесите ту фразу, которая в нем отображена. После этого жмите кнопку «Добавить» .
Главный недостаток данного способа заключается в том, что разработчики в настоящее время не поддерживают программу Typle и её нельзя скачать на официальном сайте. К тому же наблюдается не всегда корректное распознавание русской речи.
Следующее приложение, которое поможет управлять компьютером голосом, называется Speaker.
К сожалению, данная программа, как и предыдущая, в данный момент уже не поддерживается производителями и её нельзя скачать на официальном сайте. Также к минусам можно отнести тот факт, что приложение распознает голосовую команду с внесенной текстовой информации, а не по предварительной начитке голосом, как это было с Typle. Это значит, что потребуется большее время на выполнение операции. Кроме того, Speaker отличается нестабильностью в работе и может не на всех системах функционировать корректно. Но в целом, он предоставляет гораздо больше возможностей по управлению компьютером, чем это делает Typle.
Следующая программа, предназначение которой состоит в управлении голосом компьютерами на Виндовс 7, называется Laitis.
Каждая коллекция, в свою очередь, делится на категории. В категориях написаны сами команды, причем выполнить одно и то же действие можно путем произнесения нескольких вариантов командных выражений.
В целом нужно отметить, что использование Laitis для управления голосом Windows 7 предоставляет гораздо больше возможностей по манипулированию ПК, чем применение всех остальных, описанных в данной статье программ. С помощью указанного инструмента вы можете задать практически любое действие на компьютере. Также очень важен тот факт, что разработчики в настоящее время активно поддерживают и обновляют данное ПО.
Одной из новых разработок, которые позволяют организовать управление Виндовс 7 голосом, является голосовой помощник от компании Яндекс — «Алиса».
Несмотря на то, что в Windows 7 разработчиками не был предусмотрен встроенный механизм управления компьютером голосом, данную возможность можно реализовать при помощи стороннего программного обеспечения. Для этих целей существует немало приложений. Одни из них максимально простые и предусмотрены для выполнения наиболее частых манипуляций. Другие же программы, наоборот, очень продвинутые и содержат в себе огромную базу командных выражений, но кроме того позволяют добавлять ещё новые фразы и действия, тем самым функционально максимально приближая голосовое управление к стандартному управлению через мышку и клавиатуру. Выбор конкретного приложения зависит от того, для каких целей и как часто вы намерены его использовать.
