Представьте ситуацию: вас назначили спикером на мероприятии, и вы даже знаете, о чем хотите рассказать аудитории. Но будет ли публикой воспринят ваш доклад так, как вы себе это представляли? Давайте посмотрим, что может пойти не так и как это исправить.
Как часто нам приходится выступать с докладом, презентацией, проводить обучение, быть спикером на конференции? Если деятельность напрямую не связана с человеческим общением, навык грамотно доносить свою точку зрения теряется естественным образом. Друзья и близкие зачастую воспринимают нас “как есть”, исключая обратную связь для сохранения отношений. Несмотря на лояльность друзей и коллег, практика публичных выступлений важна и необходима для поддержания способности передавать свои мысли и чувства.
Данное исследование поможет разобраться с нашими вербальными привычками и подсветит зоны роста. К её созданию меня подтолкнул спикер одного из youtube каналов it-направленности. Его речь, наполненная идиомами и вводными словами, мешала восприятию основного полезного контента. Впоследствии родилась идея перевести аудиозаписи роликов в текст и выяснить, какие выражения чаще других перегружают речь. Первой задачей стала транскрибация целевой аудиодорожки, второй – анализ текста, третьей - выводы и работа над ошибками.
Детали исследования с полным кодом я выложил на GitHub.
Транскрибация
Поиск качественного инструмента для анализа аудио свелся к выбору между облачными сервисами. Решения, доступные 'for free' в открытых репозиториях не соответствовали моим ожиданиям по качеству результата. Адекватное решение, способное обрабатывать длинные записи, нашлось только у тындекса. После нетривиальных настроек облака стал доступен API асинхронного распознавания. Настройки сервиса описаны здесь: cloud.yandex.ru/docs/speechkit/. Для теста была записана аудиодорожка с моими впечатлениями за текущий год. Далее в коде используется именно она.
Обработка mp3-файла
import pandas as pd
import requests
import time
import json
from collections import Counter
Подключаемся к cloud.yandex.ru , проходим все стартовые настройки сервера и рабочего пространства.
Заливаем аудиозапись в выделенное хранилище облака, назначаем права на чтение сервису Speech_Kit, копируем ссылку на файл, вставляем её в POST-запрос:
# параметры запроса
key = 'ваш API - key yc’
# путь к файлу в бакете YC
filelink = 'https://storage.yandexcloud.net/bucket0011/test_audio.mp3'
body ={
"config": {
"specification": {
"languageCode": "ru-RU"
, "audioEncoding": "MP3"
}
},
"audio": {
"uri": filelink
}
}
header = {'Authorization': 'Api-Key {}'.format(key)}
POST = "https://transcribe.api.cloud.yandex.net/speech/stt/v2/longRunningRecognize"
# структура POST - запроса согласно инструкции API
req = requests.post(POST, headers=header, json=body)
#Получаем ответ от сервера, из которого забирам ID задачи на обработку аудиозаписи.
data = req.json()
id_ = data['id']
print(id_)
Запрашиваем на сервере статус операции раз в 10 секунд и ожидаем окончания процесса распознавания:
for i in range(1000):
# проверяем распознано ли аудио
GET = "https://operation.api.cloud.yandex.net/operations/{id}"
req = requests.get(GET.format(id=id_), headers=header)
req = req.json()
# если распознано — выходим из цикла
if req['done']: break
# если нет — выводим сообщение
print("файл в обработке")
# ждём 10 секунд
time.sleep(10)
#создаем временные хранилища
all_sentenses = []
sentenses_dic = {}
all_text =''
for id,chunk in enumerate(req['response']['chunks']):
# if id%2==1: #актуально только для двухканального аудио
chnk = chunk['alternatives'][0]['text'].lower()
all_text = all_text+chnk+' '
print("Часть распознанного текста: ",all_text[:55])
Переводим весь текст в нижний регистр, чистим от знаков пунктуации:
combine_df = combine_pairs_count_results(all_pairs1, all_pairs2,all_text)
combine_df[:5]
word_pair count
105 это был 6.0
28 в общем 4.0
55 и потом 3.0
81 22 год 3.0
71 был еще 3.0
Промежуточные выводы:
most_popular_phrase = combine_df.iloc[0]['word_pair']
print(f'В тексте часто повторяется фраза "{most_popular_phrase}"')
В тексте часто повторяется фраза "это был"
Если мы ищем конкретные речевые обороты, можно упростить процесс перебора, задав их в явном виде:
Создаем словарь повторений выбранных фраз в тексте:
def bad_phrase_counter(text):
dic = dict(zip(bad_words,[text.count(k) for k in bad_words ]))
df = pd.DataFrame.from_dict(dic, orient='index')
df = df.reset_index().rename(columns={'index': 'word', 0: 'count'})
return df
Считаем повторения слов-паразитов в тексте:
df = bad_phrase_counter(all_text)
df.sort_values(by='count', ascending = False)[:5]
word count
16 в общем 4
1 по моему 1
18 в принципе 0
19 типа того 0
20 в самом деле 0
Считаем количество повторений отдельных слов в тексте:
def word_counter(all_sentenses):
all_words = []
for sentance in all_sentenses:
for word in sentance.split(sep=' '):
word = word.lower()
if len(word)>=2:
all_words.append(word)
unique = dict(zip(all_words,[all_words.count(i) for i in all_words]))
df = pd.DataFrame.from_dict(unique, orient='index')
df2 =df.reset_index().rename(columns={'index': 'word', 0: 'count'})
return df2
all_sentenses = all_text.split()
df_words = word_counter(all_sentenses)
df_words.sort_values(by='count', ascending = False)[:5]
word count
71 это 14
12 на 10
33 что 10
56 не 10
22 так 10
Находим самую "вредную" фразу из всего текста, даем рекомендации:
bad_word = str(combine_df.iloc[0]['word_pair'])
bad_word2 = str(combine_df.iloc[1]['word_pair'])
print(f'Самые популярные выражения в вашей речи - "{bad_word}" и "{bad_word2}".')
word_to_post = bad_word.replace(' ','%20')
word_to_post2 = bad_word2.replace(' ','%20')
print(f'Ознакомьтесь, пожалуйста, с их синонимами: \nhttps://sinonim.org/s/
{word_to_post} \nhttps://sinonim.org/s/{word_to_post2}')
Самые популярные выражения в вашей речи - "это был" и "в общем".
Ознакомьтесь, пожалуйста, с их синонимами:
https://sinonim.org/s/это%20был
https://sinonim.org/s/в%20общем
Историческое отступление. Стив Джобс
Давайте немного отвлечемся и для проверки работы скрипта возьмем текст презентации компании Apple 2007 года, где исполнительный директор анонсировал первый мобильный телефон компании с сенсорным дисплеем и функцией геолокации. Анализ текста позволит нам понять, какие фразы Стив Джобс использовал для представления своего нового творения общественности.
with open ('apple2007_.txt','r') as file:
presentation_text = file.read()
presentation_text = presentation_text.replace('.','').replace(',','').replace(' - ','')
presentation_text = presentation_text.lower()
print(presentation_text[:211])
this is the day i’ve been looking forward to for two and a half years
every once in a while a revolutionary product comes along that changes everything and
apple has been – well first of all one’s very fortunate
combine_df2 = combine_pairs_count_results(all_p, all_p2,presentation_text)
combine_df2[:10].sort_values(by='count', ascending = False)
word_pair count
1456 going to 68.0
1375 want to 57.0
2436 i want 47.0
2139 this i 44.0
2444 here a 42.0
2942 this is 40.0
3069 here and 39.0
930 in the 38.0
2777 here i 35.0
2473 you can 33.0
Из приведенного результата видно, что речь Cтива наполнена фразами про намерение, желание и простоту. Этот посыл передается аудитории и то, как он вдохновленно рассказывает о новом устройстве и то, как умело использует его в своих руках. Любой человек подсознательно проникнется такой подачей.
Подводя итог, можно сказать, что речь - сильный инструмент, способный убеждать, если вы используете верные слова и честны с аудиторией.
Данное исследование позволяет легко проанализировать аудиозапись или готовый текст. Получив самые популярные фразы в речи, можно понять на сколько они ценны или наоборот бесполезны. Проанализировав результаты, можно улучшить качество высказываний для нашего слушателя, а значит стать приятным собеседником или успешным спикером.
