Convertisseur parole/texte

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Comment fonctionne la synthèse vocale ?

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Réfléchissez 4 fois plus vite.

Taper vos pensées est obsolète. Parlez-leur à haute voix.

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Nous vivons à l’ère de l’IA (Intelligence Artificielle), et cela fait partie de notre quotidien. De nos smartphones aux moteurs de voiture, il s’est infiltré dans presque tous les aspects de notre vie. Un tel exemple est la technologie de synthèse vocale. Les enregistrements automatiques de vos conversations sont beaucoup plus rapides et faciles à analyser lorsqu’ils sont au format audio.

Il permet d’économiser des listes de tâches sur papier et stylo et des courses de bureau. Il aide également les médecins à commander des tests et à accéder aux dossiers des patients avec un taux de précision de plus de 99 %.

Avec Speech Analytics, vous n’avez plus besoin d’un collecteur d’enquêtes pour demander aux gens comment ils se sentent. Lisez simplement leurs conversations par SMS à la place, même si elles sont dans une langue inconnue.

Qu’est-ce que la technologie Speech To Text ?

La conversion de la parole en texte change notre façon de vivre et de travailler. Il présente des avantages majeurs et, dans certains cas, peut résoudre complètement un problème. Les applications de cet outil dans les domaines de la santé, du service client, du journalisme, de la recherche qualitative, etc. continuent de croître chaque année.

Cet article montre les différentes façons dont cette technologie étonnante participe à diverses industries aujourd’hui. Des professionnels de la santé aux journalistes, les logiciels de conversion de la parole en texte sont bénéfiques. Il répond à la demande de rapports rapides et détaillés. Les avantages en sont un gain de temps, un service client amélioré et une qualité de service améliorée.

La technologie n’est pas parfaite pour une conversation naturelle. Mais lorsqu’il est associé à des humains dotés de grandes compétences en communication, l’assistant IA peut accomplir des tâches infiniment mieux.

Comment fonctionne le logiciel de synthèse vocale ?

La reconnaissance vocale et la traduction sont un vieux concept qui existe depuis des décennies. Il s’est toujours appuyé sur les capacités de langage naturel des humains.

Ainsi, après transmission et traduction dans une autre langue, les humains nettoieraient les erreurs possibles et déduiraient le sens des données.

De nos jours, la génération de reconnaissance vocale repose sur des réseaux de neurones artificiels. Cela lui donne une grande amélioration des performances dans la compréhension de la parole humaine écrite par le biais de signaux audio. Les ordinateurs peuvent également influencer le choix des mots en fonction du sens voulu ou de l’analyse des sentiments. Comme l’analyse des sentiments des flux Twitter pour déterminer si les gens sont satisfaits ou mécontents d’une plate-forme ou d’un produit.

A team that uses speech to text

4 étapes de Speech To Text :

1. Le logiciel de reconnaissance vocale convertit les signaux analogiques en langage numérique. Lorsque les vibrations passent du haut-parleur au microphone, le logiciel traduit ces vibrations en données qui représentent des signaux numériques.

2. Le convertisseur parole-texte filtre les ondes numériques pour conserver les sons pertinents. On dirait que votre voix et les touches de votre machine à écrire constituent un bruit de fond pour les sons que nous voulons distinguer ; vent et pluie par exemple. Mais avec une formation suffisante, le système devient plus efficace pour capturer ces accents terrestres uniques comme les océans ou les insectes. Il ne laisse rien d’autre que le design de votre voix (ou d’autres sources sonores).

3.  Le logiciel divise les enregistrements audio plus longs en segments très courts, par exemple, un millième de seconde. Il le fait pour les comparer avec différents textes inconnus et proposer une traduction virtuelle.

Le système STT est basé sur le processus de transcription phonétique. Il divise tout événement de parole en unités sonores ou syllabes importantes en fonction de ses qualités phonétiques. En général, chaque syllabe correspond soit à une lettre de l’alphabet soit à un autre caractère. C’est une unité appropriée pour coder la parole orale.

4.  Enfin, le logiciel produit un fichier texte qui contient tout le matériel parlé sous forme de texte.

Différents modèles de haut-parleurs utilisés dans la synthèse vocale

Un système de reconnaissance vocale indépendant du locuteur détecte la voix du locuteur et l’associe à une base de données prédéterminée de voix. Ensuite, il peut être utilisé par n’importe qui. Un système dépendant du locuteur, en revanche, entraîne la voix d’un individu avec des mots spécifiques. Ainsi, le modèle apprend leurs modèles de parole. Cela permet au système de fournir des résultats plus précis lorsqu’ils parlent en tenant compte de variables telles que l’accent, le dialecte, le bruit ou l’obstruction.

À l’heure actuelle, il est difficile pour ces systèmes de faire mieux que les auditeurs humains pour détecter les sifflements de loup et le bruit de fond. Mais avec le temps, nous espérons qu’ils seront en mesure de produire des fichiers audio plus propres. Ce qui ouvrira de nouvelles opportunités dans les télécommunications.

Où la parole en texte est-elle utilisée ?

Alors que les machines comprennent mieux le langage humain, nous les utilisons dans des endroits qui auraient été inimaginables il y a quelques années à peine. Nous devons connaître les limites de la technologie pour que cela se produise.

La compréhension du langage naturel vérifie la signification implicite du langage et la corrèle avec le texte pour trouver des modèles qui se produisent dans le discours familier.

En ce qui concerne la compréhension du langage naturel, l’analyse des médias sociaux est l’un des cas d’utilisation les plus populaires. Vous avez besoin d’un programme pour comprendre les sujets, les sentiments ou même différents types d’opinions politiques dans une publication Facebook afin qu’ils puissent aider les entreprises à mieux analyser leur public.

Ces programmes ne sont toujours pas compétents pour tirer des conclusions sur le contenu car les gens sont difficiles à généraliser, mais ils se sont avérés efficaces pour détecter les spams et analyser les valeurs des personnes à partir des empreintes numériques.

Parole en texte dans la traduction automatique

Dans différentes cultures, il existe différentes façons de communiquer les pensées et les intentions des individus. L’un d’eux est les outils de synthèse vocale. La synthèse vocale est une fonctionnalité de plus en plus populaire des applications de voix sur protocole Internet qui permet à deux personnes ou plus parlant deux langues différentes de communiquer efficacement entre elles en temps réel.

A workspace

Cet outil de synthèse vocale traduit le message vocal en mots. En ce qui concerne cela, on peut facilement traduire son message vocal dans une autre langue. C’est un moyen facile de communiquer avec des personnes qui ne parlent pas votre langue à condition d’avoir un appareil photo.

Ceci est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de journalistes couvrant des sujets spécifiques à d’autres cultures sans parler couramment la langue locale ou pour ceux qui préfèrent parler plutôt que de taper.

Reconnaissance vocale dans le résumé de document

Les outils de résumé automatique sont très prometteurs à cette époque où il existe de nombreux types de contenus différents téléchargés chaque seconde. Il ne sera pas intimidant de relire l’intégralité de l’article. Cela prendra probablement beaucoup de temps et d’efforts. Si vous pouviez obtenir l’idée principale / les informations récapitulatives en une ligne ou deux, cela vous aiderait à économiser beaucoup de temps et d’efforts.

Le résumé de contenu académique, ou résumé de document, est une capacité importante pour les ordinateurs de fournir des résumés instantanés aux étudiants tout en lisant la documentation sur Internet. Comme de nombreux changements se produisent ces jours-ci régulièrement dans de nombreux aspects, y compris les tendances dans les attitudes d’étude et les façons productives d’étudier.

Reconnaissance vocale dans la catégorisation de contenu

La catégorisation du contenu est la séparation délibérée d’un contenu particulier en différentes catégories. Ceci peut être réalisé grâce à des techniques de compréhension du langage naturel.

Le contenu peut également être optimisé pour la recherche Google en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique qui traitent les mots trouvés dans les textes et calculent leur pertinence, cette dernière étant un facteur de classement. De cette façon, il est possible de catégoriser le contenu par pertinence des mots clés, afin que d’autres personnes puissent le trouver qui souhaitent trouver des informations sur certains sujets ou sujets.

Parole au texte dans l’analyse des sentiments

Avec l’émergence des logiciels d’analyse de contenu, les humains n’ont plus besoin d’intervenir manuellement pour donner un sens au texte opiniâtre.

Les outils de compréhension du langage naturel nous donnent un aperçu des opinions des lecteurs qui, autrement, sont toutes ici « en dessous de manière cognitive », ne résultant parfois que d’hypothèses sur les données. Avec eux, les machines peuvent offrir une analyse systématique des blogs, des avis, des tweets, etc., ce qui permet aux annonceurs et aux spécialistes du marketing de reconnaître plus facilement ce que le client veut ou a besoin sans faire partie ou être affecté par cette subjectivité.

Reconnaissance vocale dans la détection de plagiat

Les outils NLP avancés ne sont pas comme de simples outils de plagiat

D’autres personnes peuvent effectuer le processus de détection de plagiat. Mais les outils avancés de compréhension du langage naturel détectent également le plagiat. Il le fait par le biais d’algorithmes de calcul s’il y a plagiat mais aussi paraphrasation. Ces algorithmes traitent des phrases avec divers degrés de complexité de phrase et utilisent la formulation du deuxième paragraphe donné comme comparaison pour vérifier la similitude.

Inconvénients des outils de synthèse vocale

Comparés à d’autres concurrents de traitement du langage naturel, les outils de synthèse vocale ont un taux de réussite relativement faible. Cela est particulièrement vrai lorsque la qualité audio d’un enregistrement est médiocre.

De mauvaises conditions d’enregistrement peuvent ruiner un enregistrement professionnel. Cela peut également ruiner une session de voix off pour une vidéo promotionnelle d’entreprise et transformer quelque chose qui semble intéressant en charabia.

Vous devez être précis sur vos scripts entrant dans la cabine de son et lus textuellement. Alors que les acteurs pourraient facilement utiliser des effets sonores et d’autres bruits de fond pour le rendre plus vivant pendant leurs sessions.

A company that converts to text

Une fois que le logiciel a transcrit un enregistrement, une personne ou un logiciel doit vérifier si la transcription est exacte. Qu’il y ait eu des interruptions, ils parlaient trop vite ou trop lentement. De plus, si quelque chose était perçu comme étant dit, mais ne l’était en réalité pas, ils doivent tout parcourir et apporter des modifications.

Sinon, la transcription de la parole en texte sera inexacte et ils devront tout recommencer à zéro.

 
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Donnez une pause à vos mains.
Vous n'avez plus besoin de faire d'écriture manuscrite

Vous tapez et écrivez beaucoup trop dans votre vie quotidienne.

C’est dommage que cela semble banal. Parce que les humains
ne sont pas destinés à s’asseoir et à taper tout au long de leur journée.

Vous gaspillez votre énergie.

Découvrez ce que nos clients ont dit de nous !

Nous servons des milliers de personnes de tout âge, profession et pays. Cliquez sur les commentaires ou sur le bouton ci-dessous pour lire des critiques plus honnêtes à notre sujet.

Maricelly G.
Professeur
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Le principal avantage pour moi est le temps. Quel excellent outil pour moi, maintenant je peux faire mon travail rapidement et avec qualité. Transkriptor est un très bon outil pour les chercheurs, car nous devons faire ce genre de tâche et nous n'avons pas beaucoup de temps pour la transription.
Jiména L.
Fondateur
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Tout est très bon, ce n'est pas cher, bon rapport qualité prix, et c'est aussi assez rapide. Grande précision par rapport aux temps des sous-titres et dans la reconnaissance des mots. Très peu de corrections ont dû être apportées.
Jaqueline B.
Sociologue
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Ce que j'ai le plus aimé à propos de transkryptor, c'est sa grande précision. Avec une plateforme facile à utiliser, je n'avais qu'à faire des ajustements de ponctuation
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Questions fréquemment posées

Les applications payantes ont tendance à surpasser les applications gratuites en termes de précision et de vitesse, cela vous laisse également ce qui reste de l’édition d’articles. Mais les applications payantes vous coûteront de l’argent, donc pour certaines personnes, le compromis ne vaut pas l’argent qu’il coûte.
Personne n’aime s’occuper du paiement et de la gestion des abonnements et ces services doivent donc être plus que gratuits pour qu’ils résistent à l’épreuve du temps. Ils n’offrent pas toujours un support technique de qualité, ils sont médiocres en termes de rapidité et de précision, et vous laissent beaucoup de travail d’édition.

Avec autant d’outils logiciels de synthèse vocale sur le marché, il est difficile d’en choisir un.
Une recherche générale dans Google pour « speech to text » fera apparaître une liste de logiciels utiles sur le marché. Cependant, il faut lire attentivement leur contenu et choisir un package complet avec un support technique fiable et un service client utile – pas une politique globale où vous appelez des bureaux centralisés et personne ne répond !
Quelques bons exemples incluent Transkriptor et Otter