אנחנו חיים בעידן של AI (בינה מלאכותית), וזה הופך להיות חלק מחיי היומיום שלנו. כעת, אתה יכול להפוך את קובצי הדיבור שלך לטקסט ביותר מ-30 שפות בשניות.
המר קבצי דיבור לטקסט עם
Transkriptor.
הקלטות אוטומטיות של השיחות שלך הרבה יותר מהירות וקלות לניתוח כשהן בפורמט שמע. זה חוסך רשימות מטלות של עטים ונייר ושליחויות משרדיות. תפסיק לכתוב נאומים בידיים שלך. השתמש בטכנולוגיה ובאפליקציה חדשה לגמרי כדי להמיר דיבור לטקסט.
העלה את הנאום שלך.
אנו תומכים במגוון רחב של פורמטים. אבל אם יש לך קובץ כלשהו בעל פורמט נדיר וייחודי, עליך להמיר אותו למשהו נפוץ יותר כמו mp3, mp4 או wav.
השאר לנו את התמלול.
Transkriptor יתמלל אוטומטית את הנאום שלך תוך דקות. לאחר סיום ההזמנה, תקבל אימייל המודיע שהטקסט שלך מוכן.
ערוך וייצא את הטקסט שלך
התחבר לחשבון שלך ורשום את המשימות שהושלמו. לבסוף, הורד או שתף את קובצי התמלול.
מהי טכנולוגיית דיבור לטקסט?
דיבור לטקסט משנה את הדרך בה אנו חיים ועובדים. יש לזה יתרונות גדולים ובמקרים מסוימים יכול לפתור בעיה לחלוטין. היישומים עבור כלי זה בתחום הבריאות, שירות הלקוחות, העיתונות, המחקר האיכותני וכן הלאה ממשיכים לגדול מדי שנה.
מאמר זה מראה את הדרכים השונות שבהן פיסת טכנולוגיה מדהימה זו לוקחת חלק בתעשיות שונות כיום. מאנשי מקצוע בתחום הבריאות ועד עיתונאים, תוכנות דיבור לטקסט מועילות. הוא מספק את הדרישה לדיווח מהיר ומפורט. היתרונות נובעים מכך שהוא חיסכון בזמן, שיפור בשירות הלקוחות ואיכות השירותים.
הטכנולוגיה אינה מושלמת לשיחה טבעית. אבל בשילוב עם בני אדם עם כישורי תקשורת מעולים, עוזר הבינה המלאכותית יכול להשלים משימות טוב יותר לאין שיעור.
כיצד פועלת תוכנת דיבור לטקסט?
זיהוי ותרגום קולי מושג ישן שקיים כבר עשרות שנים. זה תמיד הסתמך על יכולות השפה הטבעיות של בני האדם.
לפיכך, לאחר שידור ותרגום לשפה אחרת, בני האדם היו מנקים שגיאות אפשריות ומסיקים משמעות מנתונים.
כיום, יצירת זיהוי קול מסתמך על רשתות עצביות מלאכותיות. זה נותן לו חיזוק ביצועים נהדר בהבנת הדיבור האנושי הכתוב באמצעות אותות אודיו.
מחשבים יכולים גם להשפיע על בחירת מילים בהתבסס על המשמעות המיועדת או ניתוח סנטימנטים. כמו ניתוח סנטימנטים של עדכוני טוויטר כדי לקבוע אם אנשים מרוצים או לא מרוצים מפלטפורמה או מוצר.
4 שלבים של דיבור לטקסט:
1. תוכנת זיהוי דיבור ממירה אותות אנלוגיים לשפה דיגיטלית. כאשר רעידות עוברות דרך הרמקול אל המיקרופון, התוכנה מתרגמת את הרעידות הללו לנתונים המייצגים אותות דיגיטליים.
2. ממיר דיבור לטקסט מסנן גלים דיגיטליים כדי לשמור על הצלילים הרלוונטיים. נשמע כאילו מקשי הקול ומקשי מכונת הכתיבה מרכיבים רעשי רקע לצלילים שאנו רוצים להבחין בהם; רוח וגשם למשל.
אבל עם מספיק הכשרה, המערכת משתפרת בלכידת המבטאים החד-פעמיים הללו שנוצרו על ידי כדור הארץ כמו אוקיינוסים או חרקים. זה לא משאיר דבר מלבד העיצוב של הקול שלך (או מקורות קול אחרים).
3. התוכנה מפרקת הקלטות אודיו ארוכות יותר לקטעים קצרים מאוד, למשל אלפית השנייה. זה עושה את זה כדי להשוות אותם עם טקסטים לא ידועים שונים ולהמציא תרגום וירטואלי.
מערכת STT מבוססת על תהליך התמלול הפונטי. הוא מחלק כל אירוע דיבור ליחידות צליל או הברות חשובות בהתאם לאיכויות הפונטיות שלו. באופן כללי, כל הברה מתאימה לאות באלפבית או לתו אחר. זוהי יחידה מתאימה לקידוד דיבור בעל פה.
4. לבסוף, התוכנה מוציאה קובץ טקסט המכיל את כל החומר המדובר בצורת טקסט
דגמי רמקולים שונים בשימוש בדיבור לטקסט
מערכת זיהוי קול בלתי תלוי ברמקול מזהה את קולו של הדובר ומתאימה אותו למאגר קולות שנקבע מראש. אז זה יכול לשמש כל אחד.
מערכת התלויה ברמקול, לעומת זאת, מאמנת את קולו של אדם עם מילים ספציפיות. אז המודל לומד את דפוסי הדיבור שלהם. זה מאפשר למערכת לספק תוצאות מדויקות יותר כשהן מדברות על ידי התחשבות במשתנים כמו מבטא, ניב, רעש או חסימה.
נכון לעכשיו, קשה למערכות אלו להשתפר ממאזינים אנושיים בזיהוי שריקות זאבים ורעשי רקע. אבל עם הזמן אנחנו מקווים שהם יוכלו להניב קבצי אודיו נקיים יותר. מה שיאפשר הזדמנויות חדשות בתחום הטלקומוניקציה.
כתוב דברים תוך כדי תנועה.
גישה מכל המכשירים. הפוך קבצי אודיו לטקסט בiPhone ובAndroid.
היכן משתמשים בדיבור לטקסט?
הבנת השפה הטבעית בודקת משמעות מרומזת בשפה ומתאם אותם עם טקסט כדי למצוא דפוסים המתרחשים בדיבור בדיבור.
כשמדובר בהבנת שפה טבעית, ניתוח מדיה חברתית הוא אחד ממקרי השימוש הפופולריים ביותר. אתה צריך תוכנית כדי להבין נושאים, סנטימנטים, או אפילו סוגים שונים של דעות פוליטיות בפוסט בפייסבוק כדי שיוכלו לעזור לחברות לנתח טוב יותר את הקהלים שלהן.
תוכניות אלו עדיין אינן מוכשרות להסיק מסקנות לגבי תוכן מכיוון שקשה להכליל אנשים, אך הן הוכיחו את עצמן כמוצלחות באיתור דואר זבל ובניתוח ערכי אנשים מעקבות דיגיטליות.
דיבור לטקסט בתרגום מכונה
בתרבויות שונות, יש דרכים שונות לתקשר את המחשבות והכוונות של אנשים. אחד מהם הוא כלי דיבור לטקסט. דיבור לטקסט הוא תכונה פופולרית יותר ויותר של יישומי פרוטוקול קול על גבי אינטרנט המאפשרת לשני אנשים או יותר הדוברים שתי שפות שונות לתקשר ביעילות זה עם זה בזמן אמת.
כלי דיבור לטקסט זה מתרגם את ההודעה הקולית למילים. כשזה מגיע לזה, אפשר בקלות לתרגם את ההודעה הקולית שלהם לשפה אחרת. זוהי דרך קלה לתקשר עם אנשים שאינם דוברים את השפה שלך בתנאי שיש לך מצלמה.
זה מועיל במיוחד כשמדובר בעיתונאים שמסקרים נושאים ספציפיים לתרבויות אחרות מבלי לשלוט בשפה המקומית או סתם כל מי שיעדיף לדבר במקום להקליד.
דיבור לטקסט במסמך סיכום
כלי סיכום אוטומטי מבטיחים מאוד בעידן הזה שבו יש הרבה סוגים שונים של תוכן המועלים בכל שנייה. זה לא יהיה מאיים לקרוא את כל המאמר שוב. זה כנראה ייקח הרבה זמן ומאמץ. אם אתה יכול לקבל את הרעיון הראשי / מידע סיכום רק בשורה אחת או שתיים, זה יעזור לך לחסוך כל כך הרבה זמן ומאמץ ממש שם.
סיכום תוכן אקדמי, או סיכום מסמכים, הוא יכולת חשובה למחשבים לספק סיכומים מיידיים לסטודנטים בזמן קריאת תיעוד באינטרנט. מכיוון שהרבה שינויים מתרחשים בימים אלה בהתמדה בהמון היבטים כולל מגמות בעמדות לימודיות ובדרכים פרודוקטיביות של לימוד.
דיבור לטקסט בסיווג תוכן
סיווג תוכן הוא הפרדה מכוונת של תוכן מסוים לקטגוריות שונות. ניתן להשיג זאת באמצעות טכניקות הבנת שפה טבעית.
ניתן גם לבצע אופטימיזציה של תוכן לחיפוש Google על ידי שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה שיעבדו את המילים שנמצאות בטקסטים ויחשבו מהי הרלוונטיות שלהן, עם הרלוונטיות הזו כגורם דירוג. כך ניתן לסווג תוכן לפי רלוונטיות של מילות מפתח, כך שאנשים אחרים יכולים למצוא אותו שרוצים למצוא מידע על נושאים או נושאים מסוימים.
דיבור לטקסט בניתוח סנטימנטים
עם הופעתה של תוכנת ניתוח תוכן, בני אדם כבר לא צריכים להתערב ידנית כדי להבין את הטקסט הדעתני.
כלים להבנת השפה הטבעית נותנים לנו תובנה לגבי דעות הקוראים שאחרות נמצאות כאן כולן "למטה מבחינה קוגניטיבית", לפעמים רק מביאות להנחות לגבי הנתונים. בעזרתם, מכונות יכולות להציע ניתוח שיטתי של בלוגים, ביקורות, ציוצים וכו', מה שמקל על מפרסמים ומשווקים לזהות מה הלקוח רוצה או צריך מבלי להיות חלק או מושפע מהסובייקטיביות הזו.
דיבור לטקסט בזיהוי פלגיאט
אלגוריתמים אלה מטפלים במשפטים בדרגות שונות של מורכבות משפטים ומשתמשים בניסוח מהפסקה השנייה כהשוואה כדי לבדוק דמיון.
החסרונות של כלי דיבור לטקסט
בהשוואה למתחרים אחרים לעיבוד שפה טבעית, לכלי דיבור לטקסט יש שיעור הצלחה נמוך יחסית. זה נכון במיוחד כאשר איכות השמע של הקלטה ירודה.
תנאי הקלטה גרועים יכולים להרוס הקלטה מקצועית. זה גם יכול להרוס סשן קריינות לסרטון תדמית של חברה ולהפוך משהו שנשמע מעניין לקישקוש.
אתה צריך להיות ספציפי לגבי התסריטים שלך להיכנס לתא הסאונד ולהיקרא מילה במילה. בעוד ששחקנים יכלו להשתמש בקלות באפקטים של צלילים ורעשי רקע אחרים כדי לגרום לזה להישמע הרבה יותר תוסס במהלך הפגישות שלהם.
תן בידיים שלך הפסקה.
אתה לא צריך לכתוב יותר כתב יד
אתה מקליד וכותב יותר מדי בחיי היומיום שלך.
חבל שזה נשמע נפוץ. כי בני אדם
לא אמורים לשבת ולהקליד לאורך היום שלהם.
אתה מבזבז את האנרגיה שלך.
האם זה לא יהיה נהדר אם נגיד לך ש-Transkriptor ממזער את הבעיה הזו? תחסוך זמן וכסף עם ה-AI המתקדם שלו!
ראה מה הלקוחות שלנו אמרו עלינו!
אנו משרתים אלפי אנשים מכל גיל, מקצוע ומדינה. לחץ על ההערות או על הכפתור למטה כדי לקרוא עוד ביקורות כנות עלינו.
שאלות נפוצות
אפליקציות בתשלום נוטות להתעלות על אפליקציות חינמיות במונחים של דיוק ומהירות, הן גם משאירות את מה שנשאר לעריכת מאמר לרשותך. אבל אפליקציות בתשלום יעלו לך כסף ולכן עבור חלק מהאנשים החילוף לא שווה את הכסף שהוא עולה.
אף אחד לא אוהב להתעסק בתשלום וניהול מנויים ולכן השירותים האלה צריכים להיות יותר מסתם בחינם כדי שיעמדו במבחן הזמן. הם לא תמיד מציעים תמיכה טכנית איכותית, הם גרועים מבחינת מהירות ודיוק ומשאירים הרבה עריכה עבורכם.
עם כל כך הרבה כלי תוכנות דיבור לטקסט בשוק, זה אתגר לבחור אחד.
חיפוש כללי בGoogle של "דיבור לטקסט" יעלה רשימה של תוכנות שימושיות בשוק. עם זאת יש לעיין בזהירות בתוכן שלהם ולבחור חבילה מלאה עם תמיכה טכנית אמינה ושירות לקוחות מועיל – לא מדיניות כוללת שבה אתה מתקשר למשרדים מרכזיים ואף אחד לא מגיב!
כמה דוגמאות טובות כוללות Transkriptor ו- Otter.
