Wir leben im Zeitalter der KI (Künstliche Intelligenz) und sie wird Teil unseres täglichen Lebens. Jetzt können Sie Ihre Sprachdateien in Sekundenschnelle in Text in mehr als 30 Sprachen umwandeln.
Konvertieren Sie Sprachdateien in Text mit
Transkriptor.
Automatische Aufzeichnungen Ihrer Gespräche sind viel schneller und einfacher zu analysieren, wenn sie in einem Audioformat vorliegen. Es spart Stift und Papier To-do-Listen und Bürogänge. Hör auf, Reden mit deinen Händen aufzuschreiben. Verwenden Sie eine brandneue Technologie und App, um Sprache in Text umzuwandeln.
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Wir unterstützen eine Vielzahl von Formaten. Aber wenn Sie eine Datei haben, die ein seltenes und einzigartiges Format hat, sollten Sie sie in etwas gebräuchlicheres wie mp3, mp4 oder wav konvertieren.
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Transkriptor transkribiert Ihre Rede automatisch innerhalb von Minuten. Wenn Ihre Bestellung abgeschlossen ist, erhalten Sie eine E-Mail, die Sie darüber informiert, dass Ihr Text fertig ist.
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Was ist Speech-to-Text-Technologie?
Speech-to-Text verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten. Es hat große Vorteile und kann in einigen Fällen ein Problem vollständig lösen. Die Anwendungen für dieses Tool in den Bereichen Gesundheitswesen, Kundendienst, Journalismus, qualitative Forschung usw. nehmen jedes Jahr weiter zu.
Dieser Artikel zeigt die verschiedenen Möglichkeiten, wie dieses erstaunliche Stück Technologie heute in verschiedenen Branchen eingesetzt wird. Von Fachleuten im Gesundheitswesen bis hin zu Journalisten ist Software für die Umwandlung von Sprache in Text von Vorteil. Es kommt der Forderung nach schnellem und detailliertem Reporting nach. Die Vorteile ergeben sich aus Zeitersparnis, verbessertem Kundenservice und verbesserter Servicequalität.
Die Technologie ist nicht perfekt für natürliche Gespräche. Aber wenn er mit Menschen mit großartigen Kommunikationsfähigkeiten gepaart ist, kann der KI-Assistent Aufgaben unendlich besser erledigen.
Wie funktioniert Speech-to-Text-Software?
Spracherkennung und Übersetzung ein altes Konzept, das es seit Jahrzehnten gibt. Es stützte sich immer auf die natürlichen Sprachfähigkeiten des Menschen.
So würden Menschen nach der Übertragung und Übersetzung in eine andere Sprache mögliche Fehler bereinigen und aus den Daten eine Bedeutung ableiten.
Heutzutage stützt sich die Generierung von Spracherkennung auf künstliche neuronale Netze. Es gibt ihm einen großen Leistungsschub beim Verstehen geschriebener menschlicher Sprache durch Audiosignale.
Computer können die Wortwahl auch auf der Grundlage beabsichtigter Bedeutungs- oder Stimmungsanalysen beeinflussen. Beispielsweise die Stimmungsanalyse von Twitter-Feeds, um festzustellen, ob Menschen mit einer Plattform oder einem Produkt zufrieden oder unzufrieden sind.
4 Schritte von Sprache zu Text:
1. Spracherkennungssoftware wandelt analoge Signale in digitale Sprache um. Wenn Vibrationen durch den Lautsprecher zum Mikrofon gelangen, übersetzt die Software diese Vibrationen in Daten, die digitale Signale darstellen.
2. Der Sprache-zu-Text-Wandler filtert digitale Wellen, um die relevanten Töne zu erhalten. Geräusche wie Ihre Stimme und Schreibmaschinentasten bilden Hintergrundgeräusche für die Geräusche, die wir unterscheiden möchten; Wind und Regen zum Beispiel.
Aber mit genügend Training wird das System besser darin, diese einmaligen, von der Erde geschaffenen Akzente wie Ozeane oder Insekten einzufangen. Es bleibt nichts als das Design Ihrer Stimme (oder anderer Klangquellen).
3. Die Software zerlegt längere Audioaufnahmen in sehr kurze Segmente, beispielsweise eine Tausendstelsekunde. Dies geschieht, um sie mit verschiedenen unbekannten Texten zu vergleichen und eine virtuelle Übersetzung zu erstellen.
Das STT-System basiert auf dem Verfahren der phonetischen Transkription . Es unterteilt jedes Sprachereignis entsprechend seiner phonetischen Eigenschaften in wichtige Lauteinheiten oder Silben. Im Allgemeinen entspricht jede Silbe entweder einem Buchstaben des Alphabets oder einem anderen Zeichen. Es ist eine geeignete Einheit zur Kodierung mündlicher Sprache.
4. Schließlich gibt die Software eine Textdatei aus, die das gesamte gesprochene Material in Textform enthält
Verschiedene Lautsprechermodelle, die bei Speech to Text verwendet werden
Ein sprecherunabhängiges Spracherkennungssystem erkennt die Stimme des Sprechers und gleicht sie mit einer vorbestimmten Datenbank von Stimmen ab. Dann kann es von jedem genutzt werden.
Ein sprecherabhängiges System hingegen trainiert die Stimme einer Person mit bestimmten Wörtern. So lernt das Modell ihre Sprachmuster. Dadurch kann das System genauere Ergebnisse liefern, wenn sie sprechen, indem es Variablen wie Akzent, Dialekt, Geräusche oder Hindernisse berücksichtigt.
Derzeit ist es für diese Systeme schwierig, besser als menschliche Zuhörer zu werden, wenn es darum geht, Wolfspfeifen und Hintergrundgeräusche zu erkennen. Wir hoffen jedoch, dass sie mit der Zeit sauberere Audiodateien liefern können. Das eröffnet neue Möglichkeiten in der Telekommunikation.
Unterwegs schreiben.
Zugriff von allen Geräten aus. Umwandlung von Audiodateien in Text in iphone und Android.
Wo wird Speech-to-Text verwendet?
Natural Language Understanding prüft auf implizite Bedeutung in der Sprache und korreliert sie mit Text, um Muster zu finden, die in der Umgangssprache vorkommen.
Wenn es um das Verstehen natürlicher Sprache geht, ist die Social-Media-Analyse einer der beliebtesten Anwendungsfälle. Sie brauchen ein Programm, um Themen, Stimmungen oder sogar verschiedene Arten von politischen Meinungen in einem Facebook-Post zu verstehen, damit sie Unternehmen helfen können, ihre Zielgruppen besser zu analysieren.
Diese Programme sind immer noch nicht sehr kompetent, wenn es darum geht, Rückschlüsse auf den Inhalt zu ziehen, da Menschen schwer zu verallgemeinern sind, aber sie haben sich als erfolgreich bei der Erkennung von Spam-E-Mails und der Analyse der Werte von Menschen anhand digitaler Fußabdrücke erwiesen.
Speech-to-Text in maschineller Übersetzung
In verschiedenen Kulturen gibt es unterschiedliche Wege, die Gedanken und Absichten von Individuen zu kommunizieren. Eines davon sind Speech-to-Text-Tools. Speech-to-Text ist eine zunehmend beliebte Funktion von Voice-over-Internet-Protocol-Anwendungen, die es zwei oder mehr Personen, die zwei verschiedene Sprachen sprechen, ermöglicht, in Echtzeit effektiv miteinander zu kommunizieren.
Dieses Sprache-zu-Text-Tool übersetzt die Sprachnachricht in Wörter. Wenn es darum geht, kann man seine Sprachnachricht leicht in eine andere Sprache übersetzen. Es ist eine einfache Möglichkeit, mit Menschen zu kommunizieren, die Ihre Sprache nicht sprechen, vorausgesetzt, Sie haben eine Kamera.
Dies ist besonders hilfreich, wenn es um Journalisten geht, die über Themen berichten, die spezifisch für andere Kulturen sind, ohne die Landessprache fließend zu beherrschen, oder wenn es um alle geht, die lieber sprechen als tippen.
Speech-to-Text in der Dokumentenzusammenfassung
Automatische Zusammenfassungstools sind in dieser Zeit, in der jede Sekunde viele verschiedene Arten von Inhalten hochgeladen werden, sehr vielversprechend. Es wird Sie nicht einschüchtern, den gesamten Artikel noch einmal durchzulesen. Das wird wahrscheinlich viel Zeit und Mühe kosten. Wenn Sie die Hauptidee/zusammenfassende Information in nur einer oder zwei Zeilen erhalten können, würde Ihnen das helfen, direkt an Ort und Stelle so viel Zeit und Mühe zu sparen.
Akademische Inhaltszusammenfassung oder Dokumentenzusammenfassung ist eine wichtige Fähigkeit für Computer, um Studenten beim Lesen von Dokumenten im Internet sofortige Zusammenfassungen zu liefern. Heutzutage gibt es viele Veränderungen in vielen Aspekten, einschließlich Trends in der Lerneinstellung und produktiven Lernmethoden.
Speech-to-Text in der Inhaltskategorisierung
Inhaltskategorisierung ist die gezielte Einteilung bestimmter Inhalte in verschiedene Kategorien. Dies kann durch Techniken zum Verstehen natürlicher Sprache erreicht werden.
Inhalte können auch für die Google-Suche optimiert werden, indem Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden, die die in den Texten gefundenen Wörter verarbeiten und ihre Relevanz berechnen, wobei diese Relevanz als Rankingfaktor dient. Auf diese Weise ist es möglich, Inhalte nach Schlagwortrelevanz zu kategorisieren, sodass andere Personen, die sich über bestimmte Themen oder Themen informieren möchten, diese finden können.
Sprache zu Text in der Stimmungsanalyse
Mit dem Aufkommen von Inhaltsanalysesoftware müssen Menschen nicht mehr manuell eingreifen, um den Text mit Meinungsäußerungen zu verstehen.
Tools zum Verständnis natürlicher Sprache geben uns Einblick in Lesermeinungen, die sonst hier alle „kognitiv unterlegen“ sind, was manchmal nur zu Annahmen über die Daten führt. Damit können Maschinen eine systematische Analyse von Blogs, Rezensionen, Tweets etc. anbieten, was es Werbetreibenden und Vermarktern erleichtert, zu erkennen, was der Kunde will oder braucht, ohne von dieser Subjektivität betroffen oder betroffen zu sein.
Speech-to-Text bei der Plagiatserkennung
Diese Algorithmen verarbeiten Sätze mit unterschiedlichen Graden an Satzkomplexität und verwenden die Formulierung aus dem zweiten gegebenen Absatz als Vergleich, um auf Ähnlichkeit zu prüfen.
Nachteile von Speech-to-Text-Tools
Im Vergleich zu anderen Konkurrenten zur Verarbeitung natürlicher Sprache haben Speech-to-Text-Tools eine relativ geringe Erfolgsquote. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Audioqualität einer Aufnahme schlecht ist.
Schlechte Aufnahmebedingungen können eine professionelle Aufnahme ruinieren. Es kann auch eine Voice-Over-Sitzung für ein Werbevideo eines Unternehmens ruinieren und etwas, das interessant klingt, in Kauderwelsch verwandeln.
Sie müssen genaue Angaben darüber machen, ob Ihre Skripte in die Tonkabine gehen und wortwörtlich gelesen werden. Während Schauspieler während ihrer Sitzungen leicht Soundeffekte und andere Hintergrundgeräusche verwenden könnten, um es viel lebendiger klingen zu lassen.
Gönnen Sie Ihren Händen eine Pause.
Sie brauchen keine Handschrift mehr zu schreiben
Sie tippen und schreiben viel zu viel in Ihrem täglichen Leben.
Schade, dass das alltäglich klingt. Weil Menschen
sind nicht dazu bestimmt, den ganzen Tag herumzusitzen und zu tippen.
Du verschwendest deine Energie.
Wäre es nicht toll , wenn wir Ihnen sagen könnten, dass Transkriptor dieses Problem minimiert? Mit seiner hochmodernen KI sparen Sie Zeit und Geld!
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Häufig gestellte Fragen
Bezahlte Apps übertreffen in der Regel kostenlose Apps in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit. Außerdem bleibt es Ihnen überlassen, was von der Artikelbearbeitung übrig bleibt. Bezahlte Apps kosten Sie jedoch Geld, sodass der Kompromiss für einige Leute das Geld nicht wert ist, das er kostet.
Niemand beschäftigt sich gerne mit dem Bezahlen und Verwalten von Abonnements, und daher müssen diese Dienste mehr als nur kostenlos sein, damit sie den Test der Zeit bestehen. Sie bieten nicht immer qualitativ hochwertigen technischen Support, sie sind schlecht in Bezug auf Geschwindigkeit und Genauigkeit und überlassen Ihnen viel Bearbeitung.
Bei so vielen Speech-to-Text-Softwaretools auf dem Markt ist es eine Herausforderung, eines auszuwählen.
Eine allgemeine Suche in Google nach „Speech to Text“ bringt eine Liste nützlicher Software auf dem Markt hervor. Allerdings muss man ihren Inhalt sorgfältig durchlesen und ein voll ausgestattetes Paket mit zuverlässigem technischen Support und hilfreichem Kundenservice auswählen – keine All-Inclusive-Richtlinie, bei der Sie zentrale Büros anrufen und niemand antwortet!
Einige gute Beispiele sind Transkriptor und Otter.
