Pretvarač govora u tekst

Pretvorite svoje govorne datoteke u tekst na više od 30 jezika.

Pretvorite govorne datoteke u tekst pomoću
Transkriptor.

Prestanite pisati govore rukama. Koristite potpuno novu tehnologiju za pretvaranje govora u tekst.

Kako funkcionira govor u tekst?

speech

Prenesite svoj govor.

Podržavamo širok izbor formata. Ali ako imate bilo koju datoteku koja ima rijedak i jedinstven format, trebali biste je pretvoriti u nešto uobičajenije poput mp3, mp4 ili wav.

Prijepis prepustite nama.

Transkriptor će automatski transkribirati vaš govor u roku od nekoliko minuta. Kada je vaša narudžba gotova, primit ćete e-mail s obavijesti da je vaš tekst spreman.

Uredite i izvezite svoj tekst

Prijavite se na svoj račun i navedite dovršene zadatke. Konačno, preuzmite ili podijelite datoteke transkripcije.

Jedna web stranica čini sve.

Koristite nadzornu ploču transkriptora da izvršite sve potrebne promjene.

Pohranite svoje datoteke.

ispraviti manje greške.

rasporedite imena govornika.

promijeni duljinu pasusa…

ne morate koristiti nikakav drugi alat.

audio to text file organization
Converting audio to text

Razmišljajte 4x brže.

Upisivanje svojih misli je zastarjelo. Govorite im naglas.

Pretvorite govore u tekst pomoću Transkriptora.

Pišite stvari u pokretu.

Pristup sa svih uređaja.

Pretvorite govor u tekst na iPhoneu i Androidu.

blank
Živimo u eri AI (umjetne inteligencije) i ona postaje dio našeg svakodnevnog života. Od naših pametnih telefona do motora automobila, infiltrirao se u gotovo svaki aspekt našeg života. Jedan takav primjer je tehnologija govora u tekst. Automatske snimke vaših razgovora puno su brže i lakše analizirati kada su u audio formatu.

Sprema popise obveza i uredskih obaveza. Također pomaže liječnicima naručiti testove i pristupiti dijagramima pacijenata sa stopom točnosti većom od 99%.

Uz Speech Analytics više vam nije potreban sakupljač anketa koji bi pitao ljude kako se osjećaju. Umjesto toga jednostavno pročitajte njihove razgovore SMS-ova, čak i ako su na nepoznatom jeziku.

Što je tehnologija govora u tekst?

Govor u tekst mijenja način na koji živimo i radimo. Ima velike prednosti i u nekim slučajevima može u potpunosti riješiti problem. Prijave za ovaj alat u zdravstvu, službi za korisnike, novinarstvu, kvalitativnom istraživanju i tako dalje nastavljaju rasti svake godine.

Ovaj članak pokazuje različite načine na koje ovaj nevjerojatan komad tehnologije danas sudjeluje u raznim industrijama. Od zdravstvenih radnika do novinara, softver za pretvaranje govora u tekst je koristan. Omogućuje potražnju za brzim i detaljnim izvješćivanjem. Prednosti proizlaze iz uštede vremena, poboljšane usluge korisnicima i poboljšane kvalitete usluga.

Tehnologija nije savršena za prirodan razgovor. Ali kada je uparen s ljudima s odličnim komunikacijskim vještinama, AI asistent može izvršavati zadatke beskrajno bolje.

Kako radi softver za pretvaranje govora u tekst?

Prepoznavanje glasa i prijevod stari koncept koji postoji već desetljećima. Uvijek se oslanjao na prirodne jezične sposobnosti ljudi.

Dakle, nakon prijenosa i prijevoda na drugi jezik, ljudi bi očistili moguće pogreške i zaključili značenje iz podataka.

Danas se generiranje prepoznavanja glasa oslanja na umjetne neuronske mreže. To mu daje veliko povećanje performansi u razumijevanju pisanog ljudskog govora putem audio signala. Računala također mogu utjecati na izbor riječi na temelju namjeravanog značenja ili analize osjećaja. Kao što je analiza sentimenta Twitter feedova kako bi se utvrdilo jesu li ljudi zadovoljni ili nezadovoljni platformom ili proizvodom.

Tim koji koristi govor za tekst

4 koraka govora u tekst:

1. Softver za prepoznavanje govora pretvara analogne signale u digitalni jezik. Kada vibracije prolaze kroz zvučnik do mikrofona, softver prevodi te vibracije u podatke koji predstavljaju digitalne signale.

2. Pretvarač govora u tekst filtrira digitalne valove kako bi zadržao relevantne zvukove. Zvuči kao da vaš glas i tipke pisaćeg stroja stvaraju pozadinsku buku zvukovima koje želimo razlikovati; vjetar i kiša na primjer. Ali s dovoljno obuke, sustav postaje bolji u hvatanju ovih jednokratnih zemljanih akcenta poput oceana ili insekata. Ne ostavlja ništa osim dizajna vašeg glasa (ili drugih izvora zvuka).

3.  Softver razbija duže audio zapise u vrlo kratke segmente, na primjer, tisućinku sekunde. To čini kako bi ih usporedio s različitim nepoznatim tekstovima i došao do virtualnog prijevoda.

STT sustav temelji se na procesu fonetske transkripcije . Svaki govorni događaj dijeli na važne zvučne jedinice ili slogove prema njegovim fonetskim kvalitetama. Općenito, svaki slog odgovara ili slovu abecede ili drugom znaku. To je prikladna jedinica za kodiranje usmenog govora.

4.  Na kraju, softver ispisuje tekstualnu datoteku koja sadrži sav izgovoreni materijal u tekstualnom obliku

Različiti modeli zvučnika koji se koriste u govoru u tekst

Sustav za prepoznavanje glasa neovisno o govorniku detektira glas govornika i uspoređuje ga s unaprijed određenom bazom podataka glasova. Tada ga može koristiti bilo tko. Sustav ovisan o govorniku, s druge strane, trenira glas pojedinca određenim riječima. Tako model uči njihove govorne obrasce. To omogućuje sustavu da daje točnije rezultate kada govore uzimajući u obzir varijable poput naglaska, dijalekta, buke ili prepreka.

Trenutno je ovim sustavima teško biti bolji od ljudskih slušatelja u otkrivanju zvižduka vukova i pozadinske buke. Ali s vremenom se nadamo da će moći proizvesti čišće audio datoteke. Što će omogućiti nove mogućnosti u telekomunikacijama.

Gdje se koristi govor u tekst?

Kako strojevi sve bolje razumiju ljudski jezik, koristimo ih na mjestima koja bi prije samo nekoliko godina bila nezamisliva. Moramo znati ograničenja tehnologije kako bi se to dogodilo.

Razumijevanje prirodnog jezika provjerava implicitno značenje u jeziku i povezuje ih s tekstom kako bi pronašao obrasce koji se javljaju u kolokvijalnom govoru.

Kada je u pitanju razumijevanje prirodnog jezika, analiza društvenih medija jedan je od najpopularnijih slučajeva korištenja. Potreban vam je program za razumijevanje tema, osjećaja ili čak različitih vrsta političkih mišljenja u objavi na Facebooku kako bi tvrtkama mogla pomoći da bolje analiziraju svoju publiku.

Ovi programi još uvijek nisu toliko kompetentni u donošenju zaključaka o sadržaju jer je ljude teško generalizirati, ali su se pokazali uspješnim u otkrivanju neželjene e-pošte i analizi vrijednosti ljudi iz digitalnih otisaka

Govor u tekst u strojnom prijevodu

U različitim kulturama postoje različiti načini komuniciranja misli i namjera pojedinaca. Jedan od njih su alati za pretvaranje govora u tekst. Govor u tekst sve je popularnija značajka aplikacija za prijenos glasa putem internetskog protokola koja omogućuje dvoje ili više ljudi koji govore dva različita jezika da mogu međusobno učinkovito komunicirati u stvarnom vremenu.

Radni prostor

Ovaj alat za pretvaranje govora u tekst prevodi glasovnu poruku u riječi. Kad je to u pitanju, njihovu glasovnu poruku možete lako prevesti na drugi jezik. To je jednostavan način za komunikaciju s ljudima koji ne govore vaš jezik pod uvjetom da imate kameru.

Ovo je posebno korisno kada su u pitanju novinari koji pokrivaju teme koje su specifične za druge kulture, a da ne govore tečno lokalni jezik ili jednostavno svi koji bi radije razgovarali nego tipkali.

Govor u tekst u sažetku dokumenta

Alati za automatske sažetke vrlo su obećavajući u ovoj eri u kojoj se svake sekunde učitava mnogo različitih vrsta sadržaja. Neće biti zastrašujuće ponovno pročitati cijeli članak. To će vjerojatno oduzeti puno vremena i truda. Ako možete dobiti glavnu ideju/sažetak informacija u samo jednom ili dva retka, to bi vam pomoglo uštedjeti toliko vremena i truda upravo tamo.

Sažetak akademskog sadržaja ili sažimanje dokumenata važna je sposobnost računala da studentima daju trenutne sažetke dok čitaju dokumentaciju na internetu. Budući da se ovih dana stalno događa mnogo promjena u mnogim aspektima, uključujući trendove u stavovima o studiranju i produktivnim načinima studiranja.

Govor u tekst u kategorizaciji sadržaja

Kategorizacija sadržaja je svrhovito razdvajanje određenog sadržaja u različite kategorije. To se može postići tehnikama razumijevanja prirodnog jezika.

Sadržaj se također može optimizirati za Google pretraživanje korištenjem algoritama strojnog učenja koji će obraditi riječi koje se nalaze u tekstovima i izračunati koja je njihova relevantnost, imajući tu relevantnost kao faktor rangiranja. Na ovaj način moguće je kategorizirati sadržaj prema relevantnosti ključnih riječi, tako da ga mogu pronaći drugi ljudi koji žele pronaći informacije o određenim temama ili temama.

Govor u tekst u analizi osjećaja

S pojavom softvera za analizu sadržaja, ljudi više ne moraju ručno intervenirati kako bi shvatili smisao tvrdavog teksta.

Alati za razumijevanje prirodnog jezika daju nam uvid u mišljenja čitatelja koja su inače ovdje sva “ispod kognitivnog”, što ponekad rezultira samo pretpostavkama o podacima. Uz njih, strojevi mogu ponuditi sustavnu analizu blogova, recenzija, tweetova itd., što olakšava oglašivačima i marketinškim stručnjacima da prepoznaju što kupac želi ili treba, a da ne bude dio ili pod utjecajem ove subjektivnosti.

Govor u tekst u otkrivanju plagijata

Napredni NLP alati nisu poput jednostavnih alata za plagijat

Drugi ljudi mogu obaviti postupak otkrivanja plagijata. Ali napredni alati za razumijevanje prirodnog jezika također otkrivaju plagijat. To čini pomoću računalnih algoritama ako postoji plagijat, ali i parafraziranje. Ovi algoritmi obrađuju rečenice s različitim stupnjevima složenosti rečenice i koriste frazu iz drugog zadanog odlomka kao usporedbu za provjeru sličnosti.

Nedostaci alata za pretvaranje govora u tekst

U usporedbi s drugim konkurentima za obradu prirodnog jezika, alati za pretvaranje govora u tekst imaju relativno nisku stopu uspješnosti. To je osobito istinito kada je audio kvaliteta snimke loša.

Loši uvjeti snimanja mogu uništiti profesionalnu snimku. Također može pokvariti govornu sesiju za promotivni video tvrtke i pretvoriti nešto što zvuči zanimljivo u brbljanje.

Morate biti konkretni u vezi s vašim skriptama koje ulaze u zvučnu kabinu i čitaju ih doslovno. Dok su glumci lako mogli koristiti zvučne efekte i druge pozadinske zvukove kako bi zvučalo življe tijekom svojih sesija.

Tvrtka koja se pretvara u tekst

Nakon što softver transkribira snimku, osoba ili softver moraju provjeriti je li transkript točan. Bilo da je bilo prekida, govorili su prebrzo ili presporo. Također, ako je nešto percipirano kao rečeno, a zapravo nije, moraju sve to proći i urediti.

Inače će transkripcija govora u tekst biti netočna i morat će početi ispočetka.

 
girl that converts audio to text

Odmorite ruke.
Ne morate više pisati rukom

Previše pišete i pišete rukom u svakodnevnom životu.

Šteta što ovo zvuči uobičajeno. Jer ljudi
nisu namijenjeni da sjede i tipkaju tijekom dana.

Trošite svoju energiju.

Pogledajte što su naši kupci rekli o nama!

Služimo tisućama ljudi iz bilo koje dobi, profesije i zemlje. Kliknite na komentare ili gumb ispod da pročitate iskrenije recenzije o nama.

Maricelly G.
Profesor
Read More
Glavna prednost za mene je vrijeme. Kakav sjajan alat za mene, jer sada mogu svoj posao obavljati brzo i kvalitetno. Transkriptor je stvarno dobar alat za istraživače, jer mi moramo obaviti ovakav zadatak, a nemamo puno vremena za transripciju.
Jimena L.
Osnivač
Read More
Sve je jako dobro, nije skupo, dobar odnos cijene i kvalitete, a i dosta je brzo. Velika preciznost u odnosu na vrijeme titlova i u prepoznavanju riječi. Moralo se napraviti vrlo malo ispravaka.
Jaqueline B.
Sociolog
Read More
Ono što mi se najviše svidjelo kod transkriptora je to što ima visoku točnost. Uz platformu jednostavnu za korištenje, trebao sam samo prilagoditi interpunkcijske znakove
Previous
Next

Često postavljana pitanja

Plaćene aplikacije obično nadmašuju besplatne u smislu točnosti i brzine, a ono što je ostalo od uređivanja članaka prepuštate vama. Ali plaćene aplikacije koštat će vas novca pa za neke ljude kompromis nije vrijedan novca koji košta.
Nitko se ne voli baviti plaćanjem i upravljanjem pretplatama i stoga te usluge moraju biti više od -besplatne kako bi mogle izdržati test vremena. Ne nude uvijek kvalitetnu tehničku podršku, loši su u pogledu brzine i točnosti i ostavljaju vam puno uređivanja.

Uz toliko softverskih alata za pretvaranje govora u tekst na tržištu, izazov je odabrati jedan.
Općenito pretraživanje u Googleu za “govor u tekst” dovest će do popisa korisnog softvera na tržištu. Međutim, potrebno je pažljivo proučiti njihov sadržaj i odabrati kompletan paket s pouzdanom tehničkom podrškom i korisnom korisničkom uslugom – a ne politika koja uključuje sveobuhvatne informacije u kojoj pozivate centralizirane urede i nitko vam ne odgovara!
Neki dobri primjeri uključuju Transkriptor i Otter