최고의 Audio to Text API(2023)

오디오-텍스트 관련 홀로그램 기호가 서버 랙이 있는 데이터 센터를 비춥니다.
2023년 최고의 오디오-텍스트 APIs로 오디오 변환의 미래를 발견하세요.

Transkriptor 2022-10-24

음성을 텍스트로 변환t란 무엇입니까?

STT(음성 텍스트 변환)를 사용하면 오디오 스트림을 텍스트로 실시간 전사할 수 있습니다. 오디오-텍스트 API는 컴퓨터 음성 인식이라고도 합니다.

또한 이러한 유형의 음성 인식 소프트웨어는 많은 양의 서면 콘텐츠를 빠르고 쉽게 생성해야 하는 사람에게 유용합니다. 키보드 사용이 어려운 장애인에게도 도움이 됩니다.

음성을 텍스트로 변환 API란 무엇입니까?

음성을 텍스트로 변환하는 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 오디오를 서면 텍스트로 변환하는 서비스를 호출하는 기능입니다.

오디오를 텍스트로 변환하는 서비스는 기계 학습 또는 기계 학습과 규칙 기반 접근 방식을 결합한 도구 세트를 사용하여 제공된 오디오 파일을 처리한 다음 말한 내용의 스크립트를 제공합니다.

음성을 텍스트로 변환 API의 중요한 기능은 무엇입니까?

각 API의 주요 기능은 다르므로 사용 사례에 따라 어떤 기능에 중점을 둘 것인지에 대한 우선 순위와 요구 사항이 결정됩니다. 그런 다음 필요에 맞는 API를 선택할 수 있습니다. 음성-텍스트 API의 일부 기능은 다음과 같습니다.

  • 정확한 전사 – 음성-텍스트 변환을 사용하는 용도가 무엇이든 가장 중요한 요소입니다. 읽을 수 있는 기록의 경우 절대 기준 정확도는 80%입니다.
  • 다중 언어 지원 – 다중 언어 또는 방언으로 작업하려는 경우 이것이 최우선 순위여야 합니다.
  • 주제 감지 – 말하는 내용을 더 잘 이해하기 위해 많은 양의 오디오를 처리하려는 경우 주제 감지 기능이 있는 STT API를 고려해야 할 수 있습니다.
  • 사용자 정의 어휘 – 오디오에 많은 수의 사용자 정의 용어가 포함된 경우 사용자 정의 어휘를 정의할 수 있으면 유용합니다.
  • 키워드 부스팅 – STT API가 오디오에서 특히 중요하거나 일반적인 단어를 예측할 가능성을 높입니다.
  • 다양한 오디오 형식 – 다양한 소스의 오디오를 트랜스코딩할 필요가 없는 음성을 텍스트로 변환API를 사용하면 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
  • 욕설 필터링 – 커뮤니티 중재를 위해 STT를 사용하는 경우 출력에서 욕설을 자동으로 검열하거나 플래그를 지정하는 프로그램이 필요합니다.
  • 실시간 스트리밍 – STT를 사용하여 고객 문의에 실시간으로 응답하는 진정한 대화형 AI를 구축하려면 가능한 한 빨리 결과를 반환하는 STT API를 사용해야 합니다.

음성-텍스트 API를 사용하는 이유는 무엇입니까?

Speech-to-Text API의 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

생산성 및 효율성 향상

큰 기사, 문서, 프리젠테이션 등을 수동으로 입력하는 것은 힘든 일입니다. 음성을 텍스트로 변환API를 사용하여 단어를 전사하십시오. 손에 휴식을 주는 동시에 작업을 더 쉽고 빠르게 만듭니다.

신뢰할 수 있음

우수한 음성-텍스트 API를 사용하면 높은 정확도를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 이러한 솔루션을 사용하여 문서와 문서를 더 빠르고 적은 오류로 작성할 수 있습니다.

멀티태스킹에도 도움이 됩니다. 결과적으로 항상 정확도가 84%인 Rev.ai와 같은 매우 정확한 음성-텍스트 API를 사용하십시오.

절약된 시간

서식 있는 텍스트를 수동으로 작성하려면 노력뿐만 아니라 상당한 시간이 필요합니다. 말하기는 쓰기보다 빠르므로 음성-텍스트 API를 사용하면 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

또한 쓰기 속도가 느리거나 평균인 전문가에게 매우 유용합니다. 결과적으로 작업을 더 빨리 제출하고 시간을 절약할 수 있습니다.

노력 감소

긴 기사를 수동으로 입력하는 것은 시간이 오래 걸리고 손이 피곤합니다. 입력하는 대신 음성-텍스트 API를 사용하여 시간을 절약할 수 있으며 물리적인 노력을 들일 필요가 없습니다.

신체 장애가 있는 사람 돕기

난독증 또는 외상과 같은 특정 신체 장애가 있는 사람은 키보드와 같은 잘 알려진 장치 및 입력 형식을 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

Speech-to-Text API를 사용하면 수동으로 입력하는 대신 음성으로 단어를 입력할 수 있습니다. 따라서 일을 더 쉽게 만들고 생산성을 높일 수 있습니다.

오디오를 텍스트로

최고의 Audio-to-Text API는 무엇입니까?

다음은 비즈니스 또는 개인 용도에 가장 적합한 음성-텍스트 API를 위한 몇 가지 옵션입니다.

1. Amberscript

요구 사항에 따라 맞춤형 ASR 모델을 생성하고 실시간 오디오 및 비디오 파일, 인간이 완성한 텍스트 및 전화 통화를 위해 소프트웨어와 쉽게 통합할 수 있습니다.

장점:

  • 다국어에 쉽게 채택
  • 우수한 확장성

단점:

  • 제한된 지원
  • 고비용

2. AssemblyAI

AssemblyAI의 음성 대 텍스트 API는 자동으로 오디오 및 비디오 파일과 오디오 스트림을 텍스트로 변환하고 적절한 이해를 돕습니다.

장점:

  • 비기술적인 미국 영어에 대한 높은 정확도
  • 저렴한 비용

단점:

  • 많은 용어, 전문용어 및 악센트로 인한 어려움
  • 느린 속도
  • 제한된 사용자 정의

3. AWS Transcribe/ Amazon Transcribe

Amazon Transcribe는 Alexa 음성 비서와 함께 개발한 소비자 지향 제품입니다.

장점:

  • 상표명
  • 이미 AWS 에코시스템에 있는 경우 쉽게 통합
  • 명령 및 응답을 위한 짧은 오디오에 적합한 선택
  • 소비자 오디오에서 상당히 우수한 정확도
  • 비용을 제외하고 우수한 확장성

단점:

  • 비즈니스 오디오 또는 용어가 많은 오디오의 정확도가 떨어짐
  • 느린 속도
  • 제한된 지원
  • 클라우드 배포 전용
  • 고비용

4. Deepgram

Deepgram은 기업이 보다 빠르고 정확한 기록을 달성할 수 있도록 하는 포괄적인 딥 러닝 모델을 제공하여 온프레미스 또는 클라우드에서 보다 안정적인 데이터 세트를 생성합니다.

장점:

  • 즉시 사용 가능한 최고의 맞춤형 모델 정확도
  • 가장 빠른 속도
  • 수일 내에 높은 사용자 정의
  • 콘솔로 시작하기 쉬움

단점:

  • 빅 테크 ASR보다 적은 언어

5. Google Cloud Speech

오디오-텍스트 API는 음성을 정확하게 캡션하여 뛰어난 사용자 경험을 제공합니다. 또한 Google Cloud Speech는 고객 상호작용에서 얻고 기록된 통찰력을 통해 서비스 개선을 돕습니다.

장점:

  • 상표명
  • 이미 Google 생태계에 있는 경우 통합하기 쉽습니다.
  • 명령 및 응답을 위한 짧은 오디오에 적합한 선택
  • 비용을 제외하고 우수한 확장성

단점:

  • 많은 용어가 포함된 비즈니스 오디오의 낮은 정확도
  • 느린 속도
  • 지원하지 않습니다
  • 높은 비용

6. IBM Watson 음성을 텍스트로 변환

고객 셀프 서비스, 음성 분석, 에이전트 지원 등과 같은 다양한 애플리케이션을 위해 여러 언어로 정확하고 빠른 음성 인식을 가능하게 합니다.

장점:

  • 상표명

단점:

  • 낮은 정확도
  • 느린 속도
  • 자가 훈련 없음
  • 느린 사용자 정의

7. Rev.ai

Rev.ai의 API를 사용하면 실시간 음성 전사 및 인식을 얻을 수 있습니다. 또한 Rev는 라이브 캡션을 위한 라이브 음성-텍스트 스트리밍을 지원합니다.

장점:

  • 빠른 사용자 정의
  • 사용의 용이성
  • 저렴한 비용

단점:

  • 오디오를 입력하는 데 시간이 오래 걸립니다.

8. Transkriptor

Transcriptor는 맞춤형 텍스트 API 서비스에 오디오를 제공하므로 제품 내에서 연결할 수 있습니다.

장점:

  • 저렴한 비용
  • 40개 이상의 언어 옵션

Audio to Text API에 대한 자주 묻는 질문

최고의 오디오-텍스트 API를 결정하는 방법은 무엇입니까?

최적의 음성-텍스트 변환 API를 결정하려면 예산, 기술 요구 사항 및 서비스 언어 옵션을 고려하세요. 또한 고객 서비스는 또 다른 중요한 문제입니다.

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