Голосовое управление компьютером. Typle — голосовое управление компьютером

Какому пользователю компьютера не захотелось бы управлять им без помощи рук, то есть, не притрагиваясь к клавиатуре и мыши, а используя только свой голос? А для людей с ограниченными возможностями такая функция просто незаменима. Оригинальная (не русифицированная) имеет такую функцию, но она рассчитана только на английскую речь. Однако, и в русифицированной версии Windows 7 возможность голосового управления компьютером с Windows 7 можно ввести. Для этого существует несколько сторонних программ.

Это одна из наиболее распространенных утилит для голосового управления компьютером с Windows 7. Ее можно скачать с интернета. Она имеет две версии – бесплатную и платную (premium). Ниже пойдет речь о бесплатной версии.

После запуска программа выдает свое главное окно:

В нем нужно задать имя пользователя и текстовое содержание команды. После чего следует нажать красную кнопку (запись) и сказать в микрофон нужную команду, например, «открой зип сэвен». Затем нажать кнопку «добавить». Этими действиями в утилите создается звуковой образ команды управления.

Следующее действие – это привязка заданного звукового образа к конкретной программе или файлу на компьютере. Для этого нужно кликнуть в главном окне по кнопке

И установить галочку на нужном нам пункте:

Появляется список установленных программ компьютера, в котором следует выбрать 7-Zip File Manager. Затем необходимо нажать на «запись» и «Добавить».

После этого в главном окне в профиль пользователя добавится созданная команда:

Теперь остается только проверить ее выполнение. Для этого нужно в главном окне нажать «Начать говорить» и произнести заветную фразу «Открой зип сэвен, после чего утилита 7-zip откроется.

К сожалению, нельзя сказать, что Typle во всех случаях правильно распознает русскую речь, но это недостаток большинства программ распознавания голоса.

Программа Speechka для голосового управления компьютером с Windows 7

Speechka представляет собой простую и удобную программу, распознающую русский язык. Эта утилита позволяет голосом открывать программы, файлы, папки и интернет-страницы, производить поиск в Интернете. Программа бесплатная и легко скачивается и устанавливается.

Вот выглядит ее главное окно:

В зависимости от своих намерений пользователь должен нажать одну из кнопок главного окна. После нажатия одной из них справа от главного окна появляется окно для задания параметров голосовой команды. Например, при нажатии «Интернет» откроется окошко такого вида:

В нем уже показаны настройки, необходимые для запуска страницы Яндекса с прогнозом погоды. После нажатия кнопки «Добавить» необходимо озвучить данную команду. Это делается, как указано на главной странице, одновременным нажатием «Ctrl» и «Win», после чего нужно сказать в микрофон слово или фразу, например «погода», и отпустить клавиши. В настройках программы есть возможность активировать запись звука по комбинации «Ctrl» + «Win», либо просто по уровню звука.

Лидером среди программ для голосового управления компьютера на русском языке является программа Горыныч 5.0. В прочем английский язык также подвластен данной программе. С помощью «Горыныча» можно задавать различные голосовые команды компьютеру: запустить программу, закрыть окно, создать новый документ, перезагрузить или выключить компьютер. Фактически голосовым управлением вы контролируете большинство процессов пользовательской работы в системе Windows без помощи клавиатуры и мышки. Голосовое управление программы позволяет набирать текст на компьютере без использования клавиатуры и мышки. Но здесь возникает несколько нюансов. Один из плюсов программы Горыныч это слушаться голоса только своих хозяинов. И для этого нужно предварительно настроить программную базу команд. Нужно самостоятельно научить своим голосом русскому языку Горыныча. С помощью микрофона вы формируете свой словарь записываемый именно вашего с голоса. Команды голосового управления компьютером могут быть пользовательские, но для набора документов приодеться приложить усилия, чтобы сделать базу богатой словарным запасом. Поэтому для голосового набора все же лучшим решением будет онлайн-серис от Google.

Полезные программы для голосового набора текста на компьютере с поддержкой русского языка.

Горынычем лучше других программ русским голосом управлять компьютером, а голосовой набор текста рекомендуется производить в онлайн-приложении Google Web Speech. Оно доступно только для браузеров Chrome. Web Speech поддерживает 32 языка (среди них даже японские и китайские иероглифы). Для того чтобы напечатать текст с помощью колоса нужен только интернет, браузер Chrome и микрофон. Русский язык программа прекрасно понимает и выдает результат целыми словами переводя устную речь в печатный текст. Сейчас уже закончились разработки платного приложения для аудио и даже видео распознании речи компьютером. Программа RealSpeaker способна распознать не только голос, но и мимику пользователя. Для ее использования подойдет обычная веб-камера с помощью, которой программа будет «читать по губам» пользователя компьютера. Такой подход повышает эффективность во голосовом управлении с помощью преобразования не только речи, но и мимики в текстовые команды. RealSpeaker уже сегодня имеет поддержку русского и еще 10 популярных языков. Программа рассчитана для платформ Windows7 / 8. После инсталляции программу следует настроить. Голову нужно держать ровно, нежелательно допускать частых потерь контакта лица с веб-камерой. Расстояние от веб-камеры желательно не превышать 40-ка см. Присутствует словарь с русским языком, который можно расширить. Но в целом, по сравнению с Горынычем, RealSpeaker более удобен для преобразования голоса в текст.

Работая над голосовым управлением компьютеров, было создано много программ.

Распознанием речи с помощью компьютера программисты-разработчики посвящали свои труды голосовому управлению еще со времен Windows 95. За это время было создано много программ для русского голосового управления компьютера и преобразования речи в текст. Среди них набрали популярность такие программы:

Диктограф 5;
Перпетуум мобиле;
КОМБАТ Vocative Russian ASR Engine.

Для английской речи были популярными программы:

MedSpeak;
Sakrament ASR Engine;
ViaVoice;
Voice_PE;
Lucent;
VoiceType;
Sakrament;
Voice Xpress Pro;
iVoice;
Philips FreeSpeech 98;
SR-TTSC.

На сегодняшний день программы лидеры в данной области:

Горыныч 5;
Web Speech;
RealSpeaker;
Dragon (только для английского языка).

Эти четыре программы выдают наиболее оптимальный результат в компьютерном преобразовании речи в команды и текст. Можно сказать, что особо выбирать нет из чего. Проблема речевого преобразования в компьютерные команды и текст является все еще актуальной. Это пока еще свободная ниша для программистов-разработчиков. Еще очень мало создано достойных продуктов в этой отрасли.

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?

Программа была сделана в 2005-2009 годах и хорошо работала на Windows XP. В более свежих версиях Windows программа может зависнуть, что неприемлемо для человека, который не может встать со стула и её перезапустить. Поэтому программу нужно было переделать.

Исходных текстов нет, есть только отдельные публикации, приоткрывающие технологии, на которых она основана (MFCC, MLP – читайте об этом во второй части).

По образу и подобию была написана новая программа (месяца за три).

Собственно, посмотреть, как она работает, можно :

Скачать программу и/или посмотреть исходные коды можно .

Никаких особенных действий для установки программы выполнять не надо, просто щёлкаете на ней, да запускаете. Единственное, в некоторых случаях требуется, чтобы она была запущена от имени администратора (например, при работе с виртуальной клавиатурой “Comfort Keys Pro”):

Пожалуй, стоит упомянуть здесь и о других вещах, которые я ранее делал для того, чтобы можно было управлять компьютером без рук.

Если у вас есть возможность поворачивать голову, то хорошей альтернативой eViacam может послужить гироскоп, крепящийся к голове. Вы получите быстрое и точное позиционирование курсора и независимость от освещения.

Если вы можете двигать только зрачками глаз, то можно использовать трекер направления взгляда и программу к нему (могут быть сложности, если вы носите очки).

Часть II. Как это устроено?

Из опубликованных материалов о программе «Vocal Joystick» было известно, что работает она следующим образом:

Нарезка звукового потока на кадры по 25 миллисекунд с перехлёстом по 10 миллисекунд
Получение 13 кепстральных коэффициентов (MFCC) для каждого кадра
Проверка того, что произносится один из 6 запомненных звуков (4 гласных и 2 согласных) при помощи многослойного персептрона (MLP)
Воплощение найденных звуков в движение/щелчки мыши

Первая задача примечательна лишь тем, что для её решения в реальном времени пришлось вводить в программу три дополнительных потока, так как считывание данных с микрофона, обработка звука, проигрывание звука через звуковую карту происходят асинхронно.

Последняя задача просто реализуется при помощи функции SendInput.

Наибольший же интерес, мне кажется, представляют вторая и третья задачи. Итак.

Задача №2. Получение 13 кепстральных коэффициентов

Если кто не в теме – основная проблема узнавания звуков компьютером заключается в следующем: трудно сравнить два звука, так как две непохожие по очертанию звуковые волны могут звучать похоже с точки зрения человеческого восприятия.

И среди тех, кто занимается распознаванием речи, идёт поиск «философского камня» - набора признаков, которые бы однозначно классифицировали звуковую волну.

Из тех признаков, что доступны широкой публике и описаны в учебниках, наибольшее распространение получили так называемые мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC).

История их такова, что изначально они предназначались совсем для другого, а именно, для подавления эха в сигнале (познавательную статью на эту тему написали уважаемые Оппенгейм и Шафер, да пребудет радость в домах этих благородных мужей. См. A. V. Oppenheim and R.W. Schafer, “From Frequency to Quefrency: A History of the Cepstrum”).

Но человек устроен так, что он склонен использовать то, что ему лучше знакомо. И тем, кто занимался речевыми сигналами, пришло в голову использовать уже готовое компактное представление сигнала в виде MFCC. Оказалось, что, в общем, работает. (Один мой знакомый, специалист по вентиляционным системам, когда я его спросил, как бы сделать дачную беседку, предложил использовать вентиляционные короба. Просто потому, что их он знал лучше других строительных материалов).

Являются ли MFCC хорошим классификатором для звуков? Я бы не сказал. Один и тот же звук, произнесённый мною в разные микрофоны, попадает в разные области пространства MFCC-коэффициентов, а идеальный классификатор нарисовал бы их рядом. Поэтому, в частности, при смене микрофона вы должны заново обучать программу.

Это всего лишь одна из проекций 13-мерного пространства MFCC в 3-мерное, но и на ней видно, что я имею в виду – красные, фиолетовые и синие точки получены от разных микрофонов: (Plantronix, встроенный массив микрофонов, Jabra), но звук произносился один.

Однако, поскольку ничего лучшего я предложить не могу, также воспользуюсь стандартной методикой – вычислением MFCC-коэффициентов.

Чтобы не ошибиться в реализации, в первых версиях программы в качестве основы был использован код из хорошо известной программы CMU Sphinx, точнее, её реализации на языке C, именующейся pocketsphinx, разработанной в Университете Карнеги-Меллона (мир с ними обоими! (с) Хоттабыч).

Исходные коды pocketsphinx открыты, да вот незадача – если вы их используете, то должны в своей программе (как в исходниках, так и в исполняемом модуле) прописать текст, содержащий, в том числе, следующее:

* This work was supported in part by funding from the Defense Advanced * Research Projects Agency and the National Science Foundation of the * United States of America, and the CMU Sphinx Speech Consortium.
Мне это показалось неприемлемым, и пришлось код переписать. Это сказалось на быстродействии программы (в лучшую сторону, кстати, хотя «читабельность» кода несколько пострадала). Во многом благодаря использованию библиотек “Intel Performance Primitives”, но и сам кое-что оптимизировал, вроде MEL-фильтра. Тем не менее, проверка на тестовых данных показала, что получаемые MFCC-коэффициенты полностью аналогичны тем, что получаются при помощи, например, утилиты sphinx_fe.

В программах sphinxbase вычисление MFCC-коэффициентов производится следующими шагами:

Шаг	Функция sphinxbase	Суть операции
1	fe_pre_emphasis	Из текущего отсчёта вычитается большая часть предыдущего отсчета (например, 0.97 от его значения). Примитивный фильтр, отбрасывающий нижние частоты.
2	fe_hamming_window	Окно Хемминга – вносит затухание в начале и конце кадра
3	fe_fft_real	Быстрое преобразование Фурье
4	fe_spec2magnitude	Из обычного спектра получаем спектр мощности, теряя фазу
5	fe_mel_spec	Группируем частоты спектра [например, 256 штук] в 40 кучек, используя MEL-шкалу и весовые коэффициенты
6	fe_mel_cep	Берём логарифм и применяем DCT2-преобразование к 40 значениям из предыдущего шага. Оставляем первые 13 значений результата. Есть несколько вариантов DCT2 (HTK, legacy, классический), отличающихся константой, на которую мы делим полученные коэффициенты, и особой константой для нулевого коэффициента. Можно выбрать любой вариант, сути это не изменит.

В эти шаги ещё вклиниваются функции, которые позволяют отделить сигнал от шума и от тишины, типа fe_track_snr, fe_vad_hangover, но нам они не нужны, и отвлекаться на них не будем.

Были выполнены следующие замены для шагов по получению MFCC-коэффициентов:

Задача №3. Проверка того, что произносится один из 6 запомненных звуков

В программе-оригинале «Vocal Joystick» для классификации использовался многослойный персептрон (MLP) – нейронная сеть без новомодных наворотов.

Давайте посмотрим, насколько оправдано применение нейронной сети здесь.

Вспомним, что делают нейроны в искусственных нейронных сетях.

Если у нейрона N входов, то нейрон делит N-мерное пространство пополам. Рубит гиперплоскостью наотмашь. При этом в одной половине пространства он срабатывает (выдаёт положительный ответ), а в другой – не срабатывает.

Давайте посмотрим на [практически] самый простой вариант – нейрон с двумя входами. Он, естественно, будет делить пополам двумерное пространство.

Пусть на вход подаются значения X1 и X2, которые нейрон умножает на весовые коэффициенты W1 и W2, и добавляет свободный член C.

Итого, на выходе нейрона (обозначим его за Y) получаем:

Y=X1*W1+X2*W2+C

(опустим пока тонкости про сигмоидальные функции)

Считаем, что нейрон срабатывает, когда Y>0. Прямая, заданная уравнением 0=X1*W1+X2*W2+C как раз и делит пространство на часть, где Y>0, и часть, где Y<0.

Проиллюстрируем сказанное конкретными числами.

Пусть W1=1, W2=1, C=-5;

Теперь посмотрим, как нам организовать нейронную сеть, которая бы срабатывала на некоторой области пространства, условно говоря – пятне, и не срабатывала во всех остальных местах.

Из рисунка видно, что для того, чтобы очертить область в двумерном пространстве, нам потребуется по меньшей мере 3 прямых, то есть 3 связанных с ними нейрона.

Эти три нейрона мы объединим вместе при помощи ещё одного слоя, получив многослойную нейронную сеть (MLP).

А если нам нужно, чтобы нейронная сеть срабатывала в двух областях пространства, то потребуется ещё минимум три нейрона (4,5,6 на рисунках):

И тут уж без третьего слоя не обойтись:

А третий слой – это уже почти Deep Learning…

Теперь обратимся за помощью к ещё одному примеру. Пусть наша нейронная сеть должна выдавать положительный ответ на красных точках, и отрицательный – на синих точках.

Если бы меня попросили отрезать прямыми красное от синего, то я бы сделал это как-то так:

Но нейронная сеть априори не знает, сколько прямых (нейронов) ей понадобится. Этот параметр надо задать перед обучением сети. И делает это человек на основе… интуиции или проб и ошибок.

Если мы выберем слишком мало нейронов в первом слое (три, например), то можем получить вот такую нарезку, которая будет давать много ошибок (ошибочная область заштрихована):

Но даже если число нейронов достаточно, в результате тренировки сеть может «не сойтись», то есть достигнуть некоторого стабильного состояния, далёкого от оптимального, когда процент ошибок будет высок. Как вот здесь, верхняя перекладина улеглась на два горба и никуда с них не уйдёт. А под ней большая область, порождающая ошибки:

Снова, возможность таких случаев зависит от начальных условий обучения и последовательности обучения, то есть от случайных факторов:

- Что ты думаешь, доедет то колесо, если б случилось, в Москву или не доедет?
- А ты как думаешь, сойдётся ента нейронная сеть или не сойдётся?

Есть ещё один неприятный момент, связанный с нейронными сетями. Их «забывчивость».

Если начать скармливать сети только синие точки, и перестать скармливать красные, то она может спокойно отхватить себе кусок красной области, переместив туда свои границы:

Если у нейронных сетей столько недостатков, и человек может провести границы гораздо эффективнее нейронной сети, зачем же их тогда вообще использовать?

А есть одна маленькая, но очень существенная деталь.

Я очень хорошо могу отделить красное сердечко от синего фона отрезками прямых в двумерном пространстве.

Я неплохо смогу отделить плоскостями статую Венеры от окружающего её трёхмерного пространства.

Но в четырёхмерном пространстве я не смогу ничего, извините. А в 13-мерном - тем более.

А вот для нейронной сети размерность пространства препятствием не является. Я посмеивался над ней в пространствах малой размерности, но стоило выйти за пределы обыденного, как она меня легко уделала.

Тем не менее вопрос пока открыт – насколько оправдано применение нейронной сети в данной конкретной задаче, учитывая перечисленные выше недостатки нейронных сетей.

Забудем на секунду, что наши MFCC-коэффициенты находятся в 13-мерном пространстве, и представим, что они двумерные, то есть точки на плоскости. Как в этом случае можно было бы отделить один звук от другого?

Пусть MFCC-точки звука 1 имеют среднеквадратическое отклонение R1, что [грубо] означает, что точки, не слишком далеко отклоняющиеся от среднего, наиболее характерные точки, находятся внутри круга с радиусом R1. Точно так же точки, которым мы доверяем у звука 2 находятся внутри круга с радиусом R2.

Внимание, вопрос: где провести прямую, которая лучше всего отделяла бы звук 1 от звука 2?

Напрашивается ответ: посередине между границами кругов. Возражения есть? Возражений нет.
Исправление: В программе эта граница делит отрезок, соединяющий центры кругов в соотношении R1:R2, так правильнее.

И, наконец, не забудем, что где-то в пространстве есть точка, которая является представлением полной тишины в MFCC-пространстве. Нет, это не 13 нулей, как могло бы показаться. Это одна точка, у которой не может быть среднеквадратического отклонения. И прямые, которыми мы отрежем её от наших трёх звуков, можно провести прямо по границам окружностей:

На рисунке ниже каждому звуку соответствует кусок пространства своего цвета, и мы можем всегда сказать, к какому звуку относится та или иная точка пространства (или не относится ни к какому):

Ну, хорошо, а теперь вспомним, что пространство 13-мерное, и то, что было хорошо рисовать на бумаге, теперь оказывается тем, что не укладывается в человеческом мозгу.

Так, да не так. К счастью, в пространстве любой размерности остаются такие понятия, как точка, прямая, [гипер]плоскость, [гипер]сфера.

Мы повторяем все те же действия и в 13-мерном пространстве: находим дисперсию, определяем радиусы [гипер]сфер, соединяем их центры прямой, рубим её [гипер]плоскостью в точке, равно отдалённой от границ [гипер]сфер.

Никакая нейронная сеть не сможет более правильно отделить один звук от другого.

Здесь, правда, следует сделать оговорку. Всё это справедливо, если информация о звуке – это облако точек, отклоняющихся от среднего одинаково во всех направлениях, то есть хорошо вписывающееся в гиперсферу. Если бы это облако было фигурой сложной формы, например, 13-мерной изогнутой сосиской, то все приведённые выше рассуждения были бы не верны. И возможно, при правильном обучении, нейронная сеть смогла бы показать здесь свои сильные стороны.

Но я бы не рисковал. А применил бы, например, наборы нормальных распределений (GMM), (что, кстати и сделано в CMU Sphinx). Всегда приятнее, когда ты понимаешь, какой конкретно алгоритм привёл к получению результата. А не как в нейронной сети: Оракул, на основе своего многочасового варения бульона из данных для тренировки, повелевает вам принять решение, что запрашиваемый звук – это звук №3. (Меня особенно напрягает, когда нейронной сети пытаются доверить управление автомобилем. Как потом в нестандартной ситуации понять, из-за чего машина повернула влево, а не вправо? Всемогущий Нейрон повелел?).

Но наборы нормальных распределений – это уже отдельная большая тема, которая выходит за рамки этой статьи.

Надеюсь, что статья была полезной, и/или заставила ваши мозговые извилины поскрипеть.

Для людей с ограниченными возможностями, а также просто для сибаритов, разработчики ОС создали голосовое управление компьютером. Оно позволяет пользователю вводить информацию при помощи голоса. После проговаривания определенных слов устройство начинает распознавание речи - преобразование звукового сигнала в цифровую информацию. После того, как введенная информация будет корректно распознана – программа переходит к заданному алгоритму действия – выполняет функцию, которая прикреплена к той или иной команде.

Все достаточно просто. Не всегда речь распознается корректно, поэтому для решения сложных задач по управлению операционной системой программа голосового управления компьютером интенсивно не используется. Она применяется для выполнения основных функций: открытия и закрытия файлов, локального и сетевого поиска и пр.

История развития голосового управления

Первая система распознавания голоса Audrey была создана в 50-х годах ХХ века. Она расшифровывала лишь цифры, проговоренные одним голосом.
В 1962 г была создана первая система распознавания слов. Она расшифровывала 15 англоязычных слов.
С развитием компьютеров в 1990 г была разработана программа Dragon Dictate. Она распознавала до 100 слов в минуту, но отличалась высокой ценой.
В начале 2000-х годов в iPhone появилось приложение для распознавания речи Google Voice Search. В 2010 году была добавлена система поиска в Android.
Siri была включена в программное обеспечение Phone 4S в начале октября 2011 г;
в 2014 г была представлена Cortana - голосовая помощница для Windows.

Возможности Cortana и голосового ввода на сегодняшний день

«Кортана» - это виртуальный помощник в операционной системе Windows. Сервис помогает пользователю в планировании дел, напоминает о них.
При определенном запросе сервис поможет собрать конкретную информацию, создать четкую структуру и преподнести ее пользователю в максимально возможно обработанном виде.
Интересно, что сразу при включении виртуальный помощник собирает всю информацию о введенных запросах, личных данных, пытаясь максимально адаптироваться под каждого отдельного пользователя.

Голосовое управление компьютером Windows 7 посредством использования виртуального помощника невозможно – он интегрирован только в десятую версию. Но, как ни жаль, разработчики не удосужились выпустить русскоязычную версию.
Главную роль отыгрывает поиск, который в 10-ке можно открыть через «Пуск». Эта функция определяет практически любые запросы. Если вхождение не распознано – можно ввести соответствующую команду во всплывающее окно и программа голосового управления компьютером считает текстовую информацию.

Неприятный момент – сбор всех данных, введенных через клавиатуру, и их отправка в «Майкрософт».

Сторонние программы

Typle

После выполнения установки переходим к следующему шагу – создаем учетную запись. Здесь необходимо придумать ключевую фразу, после чего прозвучит уведомление об активации.

Дальше нужно будет придумать и создать голосовые команды, независимо от их предназначения. Команда «собака» может запускать приложение или выполнять совсем другое действие.

Просто нужно создать голосовую команду и закрепить ее за определенным действием. Подойдет только для выполнения базовых операций – открытия файлов, папок и пр. Функционал ограничен.

Speaker

Здесь функционал более широкий, нежели в Typle.

Голосовое управление компьютером Windows 10 предоставляет пользователю возможность открывать и закрывать файлы, делать снимки состояния экрана, выключать ПК.

Распознавание речи происходит довольно долго, свыше 3-4 секунд. Это обусловлено тем, что сначала речь преобразуется в текст, а команды распознаются компьютером уже с текстовой информации.

Laitis

Это бесплатная программа, которая позволяет как управлять ПК, так и диктовать текст. После установки необходимо зарегистрироваться и дальше можно пользоваться в свое удовольствие.

Интересна функция автозамены при наборе текста. Вы можете сказать «Кавычки» и в тексте появится соответствующий символ.

Возможности управления голосом через Яндекс.строку

Посредством использования этого приложения можно выполнять локальный или сетевой поиск информации и файлов, перезагрузить или выключить компьютер. Присутствует функция открытия программ и сайтов.
Чтобы воспользоваться программой, необходимо сначала скачать и установить ее.

Но при установке стоит убрать галочки напротив пунктов, где производитель софта предлагает установить браузер, поменять его настройки. В противном случае установка займет больше время и в браузере изменится конфигурация.
В конечном итоге строка размещается около кнопки «Пуск». Скажите «Слушай Яндекс» и откроется окно.

Проговорите запрос.

После паузы в браузере откроется строка поиска. Занимательно управлять поиском таким образом.
В целом, голосовое управление компьютером пока не развито, так как рисуется нам в воображении. Но и те функции, что имеются на сегодняшний день, уже впечатляют и существенно помогают перейти на новый уровень пользования ПК.