Convertor de vorbire în text

Transformați fișierele vocale în text în peste 30 de limbi.

Convertiți fișierele vocale în text cu
Transcriptor.

Nu mai scrieți discursurile cu mâinile. Folosiți o tehnologie nouă pentru a converti vocea în text.

Cum funcționează Speech to Text?

speech

Încărcați discursul dvs.

Suportăm o mare varietate de formate. Dar dacă aveți orice fișier care are un format rar și unic, ar trebui să îl convertiți în ceva mai comun, cum ar fi mp3, mp4 sau wav.

Lasă-ne Transcrierea.

Transcriptor vă va transcrie automat discursul în câteva minute. Când comanda dvs. este finalizată, veți primi un e-mail care vă informează că textul dvs. este gata.

Editați și exportați textul

Conectați-vă la contul dvs. și enumerați sarcinile finalizate. În cele din urmă, descărcați sau partajați fișierele de transcriere.

Un site face totul.

Utilizați tabloul de bord transcriptor pentru a face toate modificările de care aveți nevoie.

Stocați fișierele dvs.

corectează greșelile minore.

aranjați numele vorbitorilor.

schimba lungimea paragrafelor…

nu trebuie să utilizați niciun alt instrument.

audio to text file organization
Converting audio to text

Faceți un brainstorming de 4 ori mai rapid.

Scrierea gândurilor tale este depășită. Vorbește-le cu voce tare.

Transformați discursurile în text cu Transkriptor.

Scrie lucruri din mers.

Acces de pe toate dispozitivele.

Transformați vorbirea în text în iPhone și Android.

blank
Trăim în era AI (Inteligenta Artificială) și devine parte din viața noastră de zi cu zi. De la smartphone-urile noastre la motoarele auto, s-a infiltrat aproape în fiecare aspect al vieții noastre. Un astfel de exemplu este tehnologia vorbire în text. Înregistrările automate ale conversațiilor dvs. sunt mult mai rapide și mai ușor de analizat atunci când sunt într-un format audio.

Salvează listele de sarcini și sarcinile de la birou. De asemenea, ajută medicii să comande teste și să acceseze diagramele pacienților cu o rată de acuratețe de peste 99%.

Cu Speech Analytics nu mai aveți nevoie de un colector de sondaje care să întrebe oamenii cum se simt. Citiți în schimb conversațiile prin mesaje text, chiar dacă sunt într-o limbă necunoscută.

Ce este tehnologia Speech To Text?

Discursul în text schimbă modul în care trăim și lucrăm. Are beneficii majore și în unele cazuri poate rezolva complet o problemă. Aplicațiile pentru acest instrument în domeniul sănătății, servicii clienți, jurnalism, cercetare calitativă și așa mai departe continuă să crească în fiecare an.

Acest articol arată diferitele moduri în care această piesă uimitoare de tehnologie ia parte în diverse industrii astăzi. De la profesioniștii din domeniul sănătății la jurnaliști, software-ul de conversie a vorbirii în text este benefic. Acesta prevede cererea de raportare rapidă și detaliată. Beneficiile provin din faptul că economisește timp, un serviciu îmbunătățit pentru clienți și o calitate îmbunătățită a serviciilor.

Tehnologia nu este perfectă pentru conversația naturală. Dar atunci când este asociat cu oameni cu abilități excelente de comunicare, asistentul AI poate îndeplini sarcini infinit mai bine.

Cum funcționează software-ul Speech to Text?

Recunoașterea vocii și traducerea un concept vechi care există de zeci de ani. S-a bazat întotdeauna pe capacitățile de limbaj natural ale oamenilor.

Astfel, după transmiterea și traducerea într-o altă limbă, oamenii ar curăța eventualele erori și ar deduce sens din date.

În zilele noastre, generarea recunoașterii vocii se bazează pe rețele neuronale artificiale. Îi oferă un spor de performanță în înțelegerea vorbirii umane scrise prin semnale audio. De asemenea, computerele pot influența alegerea cuvintelor pe baza semnificației dorite sau a analizei sentimentelor. Cum ar fi analiza sentimentelor fluxurilor Twitter pentru a determina dacă oamenii sunt mulțumiți sau nemulțumiți de o platformă sau de un produs.

O echipă care folosește vorbirea pentru a trimite mesaje

4 pași de Speech To Text:

1. Software-ul de recunoaștere a vorbirii convertește semnalele analogice în limbaj digital. Când vibrațiile trec prin difuzor către microfon, software-ul traduce aceste vibrații în date care reprezintă semnale digitale.

2. Convertorul de vorbire în text filtrează undele digitale pentru a păstra sunetele relevante. Sună ca și cum vocea și tastele mașinii de scris constituie zgomot de fundal pentru sunetele pe care vrem să le distingem; vânt și ploaie de exemplu. Dar, cu suficient antrenament, sistemul devine mai bun la captarea acestor accente odată create de pământ, cum ar fi oceanele sau insectele. Nu lasă altceva decât designul vocii tale (sau alte surse de sunet).

3.  Software-ul împarte înregistrările audio mai lungi în segmente foarte scurte, de exemplu, o miime de secundă. Face asta pentru a le compara cu diferite texte necunoscute și pentru a veni cu o traducere virtuală.

Sistemul STT se bazează pe procesul de transcriere fonetică. Împarte orice eveniment de vorbire în unități sonore importante sau silabe în funcție de calitățile sale fonetice. În general, fiecare silabă corespunde fie unei litere a alfabetului, fie unui alt caracter. Este o unitate adecvată pentru codificarea vorbirii orale.

4.  În cele din urmă, software-ul produce un fișier text care conține tot materialul vorbit sub formă de text.

Diferite modele de difuzoare utilizate în Speech to Text

Un sistem de recunoaștere a vocii independent de vorbitor detectează vocea vorbitorului și o potrivește cu o bază de date predeterminată de voci. Apoi poate fi folosit de oricine. Un sistem dependent de vorbitor, pe de altă parte, antrenează vocea unui individ cu cuvinte specifice. Deci modelul își învață tiparele de vorbire. Acest lucru permite sistemului să ofere rezultate mai precise atunci când vorbesc, luând în considerare variabile precum accent, dialect, zgomot sau obstrucție.

Deocamdată, este greu pentru aceste sisteme să devină mai bune decât ascultătorii umani în a detecta fluierele lupilor și zgomotul de fundal. Dar, în timp, sperăm că vor putea produce fișiere audio mai curate. Ceea ce va permite noi oportunități în telecomunicații.

Unde se folosește Speech to Text?

Pe măsură ce mașinile înțeleg mai bine limbajul uman, le folosim în locuri care ar fi fost de neimaginat cu doar câțiva ani în urmă. Trebuie să cunoaștem limitările tehnologiei pentru ca acest lucru să se întâmple.

Înțelegerea limbajului natural verifică semnificația implicită în limbaj și le corelează cu textul pentru a găsi modele care apar în vorbirea colocvială.

Când vine vorba de înțelegerea limbajului natural, analiza rețelelor sociale este unul dintre cele mai populare cazuri de utilizare. Aveți nevoie de un program pentru a înțelege subiecte, sentimente sau chiar diferite tipuri de opinii politice într-o postare pe Facebook, astfel încât acestea să poată ajuta companiile să își analizeze mai bine publicul.

Aceste programe încă nu sunt atât de competente în a trage concluzii despre conținut, deoarece oamenii sunt greu de generalizat, dar s-au dovedit de succes în detectarea e-mailurilor spam și analizarea valorilor oamenilor din amprentele digitale.

Vorbire în text în traducere automată

În diferite culturi, există moduri diferite de a comunica gândurile și intențiile indivizilor. Unul dintre ele este instrumentele de conversie a vorbirii în text. Speech to text este o caracteristică din ce în ce mai populară a aplicațiilor de protocol voce prin internet, care permite ca două sau mai multe persoane care vorbesc două limbi diferite pot comunica eficient între ele, în timp real.

Un spațiu de lucru

Acest instrument de conversie a vocii în text traduce mesajul vocal în cuvinte. Când vine vorba de asta, cineva își poate traduce cu ușurință mesajul vocal într-o altă limbă. Este o modalitate ușoară de a comunica cu persoane care nu vorbesc limba dvs., cu condiția să aveți o cameră.

Acest lucru este util în special atunci când vine vorba de jurnaliști care acoperă subiecte care sunt specifice altor culturi fără să cunoască fluent limba locală sau doar oricine ar prefera să vorbească în loc să tasteze.

Vorbire în text în Rezumatul documentului

Instrumentele automate de rezumat sunt foarte promițătoare în această eră în care există multe tipuri diferite de conținut încărcat în fiecare secundă. Nu va fi intimidant să citești din nou întregul articol. Probabil că va necesita mult timp și efort. Dacă puteți obține ideea principală/informațiile rezumate într-un singur rând sau două, vă va ajuta să economisiți atât de mult timp și efort chiar acolo.

Rezumarea conținutului academic, sau rezumarea documentelor, este o capacitate importantă pentru computere de a oferi rezumate instantanee studenților în timp ce citesc documentația de pe internet. Deoarece în aceste zile se produc în mod constant o mulțime de schimbări în multe aspecte, inclusiv tendințe în atitudinile de studiu și moduri productive de a studia.

Vorbire în text în Categorizarea conținutului

Categorizarea conținutului este separarea intenționată a unui anumit conținut în diferite categorii. Acest lucru poate fi realizat prin tehnici de înțelegere a limbajului natural.

Conținutul poate fi, de asemenea, optimizat pentru Google Search prin utilizarea algoritmilor de învățare automată care vor procesa cuvintele găsite în texte și vor calcula relevanța acestora, având această relevanță ca factor de clasificare. În acest fel este posibilă clasificarea conținutului după relevanța cuvintelor cheie, astfel încât să îl găsească și alte persoane care doresc să găsească informații despre anumite subiecte sau subiecte.

Speech to Text in Sentiment Analysis

Odată cu apariția software-ului de analiză a conținutului, oamenii nu mai trebuie să intervină manual pentru a da sens textului cu opinie.

Instrumentele de înțelegere a limbajului natural ne oferă o perspectivă asupra opiniilor cititorilor care, altfel, sunt toate „sub aspect cognitiv”, uneori ducând doar la presupuneri despre date. Cu ele, mașinile pot oferi o analiză sistematică a blogurilor, recenziilor, tweet-urilor etc., ceea ce face mai ușor pentru agenții de publicitate și marketerii să recunoască ceea ce își dorește sau are nevoie clientul fără a fi parte sau afectat de această subiectivitate.

Vorbire către text în detectarea plagiatului

Instrumentele avansate NLP nu sunt ca simple instrumente de plagiat

Alte persoane pot face procesul de detectare a plagiatului. Dar instrumentele avansate de înțelegere a limbajului natural detectează și plagiatul. Face asta prin algoritmi de calcul dacă există plagiat, dar și parafrazare. Acești algoritmi gestionează propoziții cu diferite grade de complexitate a propoziției și folosesc formularea din al doilea paragraf dat ca o comparație pentru a verifica asemănarea.

Dezavantajele instrumentelor de vorbire în text

În comparație cu alți concurenți de procesare a limbajului natural, instrumentele de transformare a vorbirii în text au o rată de succes relativ scăzută. Acest lucru este valabil mai ales atunci când calitatea audio a unei înregistrări este slabă.

Condițiile proaste de înregistrare pot strica o înregistrare profesională. De asemenea, poate strica o sesiune de voce off pentru un videoclip promoțional al companiei și poate transforma ceva care sună interesant în farfurie.

Trebuie să fii specific cu privire la scripturile tale care intră în cabina de sunet și sunt citite textual. În timp ce actorii ar putea folosi cu ușurință efectele sonore și alte zgomote de fundal pentru a face să sune mult mai plin de viață în timpul sesiunilor lor.

O companie care se convertește în text

După ce software-ul transcrie o înregistrare, o persoană sau software-ul trebuie să verifice dacă transcrierea este corectă. Indiferent dacă au existat întreruperi, vorbeau prea repede sau prea încet. De asemenea, dacă ceva a fost perceput ca fiind spus, dar de fapt nu a fost, trebuie să treacă peste tot și să facă modificări.

În caz contrar, transcrierea de la vorbire la text va fi inexactă și vor trebui să înceapă de la zero din nou.

 
girl that converts audio to text

Dă-ți mâinile o pauză.
Nu trebuie să mai scrieți de mână

Tastați și scrieți de mână mult prea mult în viața de zi cu zi.

Este păcat că asta sună banal. Pentru că oamenii
nu sunt menite să stea și să tasteze pe tot parcursul zilei.

Îți irosești energia.

Vezi ce au spus clienții noștri despre noi!

Servim mii de oameni de orice vârstă, profesie și țară. Faceți clic pe comentariile sau butonul de mai jos pentru a citi mai multe recenzii sincere despre noi.

Maricelly G.
Profesor
Read More
Principalul beneficiu pentru mine este timpul. Ce instrument grozav pentru mine, chiar acum îmi pot face treaba rapid și cu calitate. Transcriptor este un instrument foarte bun pentru cercetători, deoarece trebuie să facem acest tip de sarcină și nu avem mult timp pentru transripție.
Jimena L.
Fondator
Read More
Totul este foarte bun, nu este scump, relație bună între preț și calitate și este, de asemenea, destul de rapid. Precizie mare in raport cu timpii subtitrarilor si in recunoasterea cuvintelor. Au trebuit făcute foarte puține corecții.
Jaqueline B.
Sociolog
Read More
Ce mi-a plăcut cel mai mult la transkryptor este faptul că are o precizie ridicată. Cu o platformă ușor de utilizat, aveam nevoie doar să fac ajustări de punctuație
Previous
Next

întrebări frecvente

Aplicațiile plătite tind să le depășească pe cele gratuite în ceea ce privește precizia și viteza, de asemenea, vă lasă ceea ce a mai rămas din editarea articolelor. Dar aplicațiile plătite vă vor costa bani, așa că pentru unii oameni, compromisul nu merită banii pe care îi costă.
Nimănui nu-i place să se ocupe cu plata și gestionarea abonamentelor și, prin urmare, aceste servicii trebuie să fie mai mult decât gratuite pentru a rezista testului timpului. Nu oferă întotdeauna suport tehnic de calitate, sunt slabe în ceea ce privește viteza și acuratețea și vă lasă multă editare.

Având atâtea instrumente software de conversie a vorbirii în text de pe piață, este o provocare să alegeți unul.
O căutare generală pe Google pentru „vorbire în text” va aduce o listă de software util de pe piață. Cu toate acestea, trebuie să citiți cu atenție conținutul acestora și să alegeți un pachet cu funcții complete, cu asistență tehnică de încredere și servicii pentru clienți utile – nu o politică all-inclusive în care sunați la birouri centralizate și nimeni nu răspunde!
Câteva exemple bune includ Transkriptor și Otter