Конвертер речи в текст

Превращайте ваши речевые файлы в текст на более чем 30 языках.

Преобразование речевых файлов в текст с помощью
Транскриптор.

Перестаньте записывать речи руками. Используйте совершенно новую технологию для преобразования речи в текст.

Как работает преобразование речи в текст?

speech

Загрузите свою речь.

Мы поддерживаем широкий спектр форматов. Но если у вас есть файл в редком и уникальном формате, вам следует преобразовать его во что-то более распространенное, например, mp3, mp4 или wav.

Оставьте транскрипцию нам.

Transkriptor автоматически расшифрует вашу речь в течение нескольких минут. Когда ваш заказ будет выполнен, вы получите электронное письмо с уведомлением о том, что ваш текст готов.

Редактируйте и экспортируйте свой текст

Войдите в свою учетную запись и составьте список выполненных задач. Наконец, загрузите или поделитесь файлами транскрипции.

Один сайт делает все.

Используйте панель управления транскриптором, чтобы внести все необходимые изменения.

Храните ваши файлы.

исправить мелкие ошибки.

упорядочить имена говорящих.

изменить длину абзаца…

вам не нужно использовать какой-либо другой инструмент.

audio to text file organization
Converting audio to text

Мозговой штурм в 4 раза быстрее.

Печатать свои мысли устарело. Говорите их вслух.

Превратите речи в текст с помощью Transkriptor.

Пишите на ходу.

Доступ со всех устройств.

Превратите речь в текст на iPhone и Android.

blank
Мы живем в эпоху ИИ (искусственного интеллекта), и он становится частью нашей повседневной жизни. От наших смартфонов до автомобильных двигателей, он проник почти во все аспекты нашей жизни. Одним из таких примеров является технология преобразования речи в текст. Автоматические записи ваших разговоров гораздо быстрее и легче анализировать, если они в аудиоформате.

Он сохраняет списки дел и офисные поручения, написанные ручкой и бумагой. Это также помогает врачам назначать анализы и получать доступ к картам пациентов с точностью более 99%.

С Speech Analytics вам больше не нужен сборщик опросов, чтобы спросить людей, как они себя чувствуют. Вместо этого просто прочитайте их текстовые сообщения, даже если они на неизвестном языке.

Что такое технология преобразования речи в текст?

Преобразование речи в текст меняет то, как мы живем и работаем. Он имеет большие преимущества и в некоторых случаях может полностью решить проблему. Применение этого инструмента в здравоохранении, обслуживании клиентов, журналистике, качественных исследованиях и т. д. продолжает расти с каждым годом.

В этой статье показаны различные способы использования этой удивительной технологии в различных отраслях сегодня. От медицинских работников до журналистов — программное обеспечение для преобразования речи в текст приносит пользу. Это обеспечивает потребность в быстрой и подробной отчетности. Преимущества заключаются в экономии времени, улучшении обслуживания клиентов и улучшении качества услуг.

Технология не идеальна для естественного разговора. Но в сочетании с людьми с отличными коммуникативными навыками помощник ИИ может выполнять задачи намного лучше.

Как работает программное обеспечение преобразования речи в текст?

Распознавание голоса и перевод — старая концепция, которая существует уже несколько десятилетий. Он всегда полагался на естественные языковые возможности человека.

Таким образом, после передачи и перевода на другой язык люди будут устранять возможные ошибки и делать выводы из данных.

В настоящее время генерация распознавания голоса опирается на искусственные нейронные сети. Это дает ему значительный прирост производительности в понимании письменной человеческой речи через аудиосигналы. Компьютеры также могут влиять на выбор слов на основе предполагаемого значения или анализа настроений. Например, анализ настроений в лентах Twitter, чтобы определить, довольны или недовольны люди платформой или продуктом.

A team that uses speech to text

4 шага преобразования речи в текст:

1. Программное обеспечение для распознавания речи преобразует аналоговые сигналы в цифровой язык. Когда вибрации проходят через динамик к микрофону, программное обеспечение преобразует эти вибрации в данные, представляющие цифровые сигналы.

2. Преобразователь речи в текст фильтрует цифровые волны, чтобы сохранить нужные звуки. Похоже, ваш голос и клавиши пишущей машинки создают фоновый шум для звуков, которые мы хотим различать; ветер и дождь, например. Но при достаточном обучении система становится лучше в захвате этих одноразовых созданных землей акцентов, таких как океаны или насекомые. Он не оставляет ничего, кроме дизайна вашего голоса (или других источников звука).

3.  Программное обеспечение разбивает более длинные аудиозаписи на очень короткие отрезки, например, тысячные доли секунды. Это делается для того, чтобы сравнить их с разными неизвестными текстами и придумать виртуальный перевод.

Система STT основана на процессе фонетической транскрипции . Он делит любое речевое событие на важные звуковые единицы или слоги в соответствии с его фонетическими качествами. В общем, каждому слогу соответствует либо буква алфавита, либо другой символ. Это подходящая единица для кодирования устной речи.

4.  Наконец, программа выводит текстовый файл, который содержит весь озвученный материал в текстовом виде

Различные модели динамиков, используемые при преобразовании речи в текст

Независимая от говорящего система распознавания голоса обнаруживает голос говорящего и сопоставляет его с заранее определенной базой данных голосов. Тогда его может использовать кто угодно. С другой стороны, система, зависящая от динамика, тренирует голос человека с помощью определенных слов. Так модель изучает их речевые обороты. Это позволяет системе предоставлять более точные результаты, когда они говорят, учитывая такие переменные, как акцент, диалект, шум или помехи.

На данный момент этим системам трудно стать лучше, чем люди-слушатели, в обнаружении волчьих свистков и фонового шума. Но мы надеемся, что со временем они смогут создавать более чистые аудиофайлы. Что откроет новые возможности в телекоммуникациях.

Где используется преобразование речи в текст?

По мере того, как машины все лучше понимают человеческий язык, мы используем их в таких местах, которые еще несколько лет назад были бы невообразимы. Нам нужно знать ограничения технологии, чтобы это произошло.

Понимание естественного языка проверяет неявные значения в языке и сопоставляет их с текстом, чтобы найти закономерности, которые встречаются в разговорной речи.

Когда дело доходит до понимания естественного языка, анализ социальных сетей является одним из самых популярных вариантов использования. Вам нужна программа для понимания тем, настроений или даже различных типов политических мнений в сообщениях Facebook, чтобы они могли помочь компаниям лучше анализировать свою аудиторию.

Эти программы все еще не настолько компетентны в выводах о контенте, потому что людей трудно обобщать, но они доказали свою эффективность в обнаружении спама и анализе ценностей людей по цифровым следам.

Преобразование речи в текст в машинном переводе

В разных культурах существуют разные способы передачи мыслей и намерений людей. Одним из них являются инструменты преобразования речи в текст. Преобразование речи в текст становится все более популярной функцией приложений для передачи голоса по интернет-протоколу, которая позволяет двум или более людям, говорящим на двух разных языках, эффективно общаться друг с другом в режиме реального времени.

A workspace

Этот инструмент преобразования речи в текст переводит голосовое сообщение в слова. Когда дело доходит до этого, можно легко перевести свое голосовое сообщение на другой язык. Это простой способ общаться с людьми, которые не говорят на вашем языке, если у вас есть камера.

Это особенно полезно, когда речь идет о журналистах, освещающих темы, характерные для других культур, но не владеющих местным языком, или просто о тех, кто предпочитает говорить, а не печатать.

Преобразование речи в текст при суммировании документов

Автоматические инструменты сводки очень перспективны в наше время, когда каждую секунду загружается много разных типов контента. Не будет пугающим прочитать всю статью еще раз. Вероятно, это займет много времени и сил. Если вы сможете изложить основную идею/резюме всего в одной-двух строках, это поможет вам сэкономить массу времени и сил прямо здесь.

Обобщение академического содержания или обобщение документов — это важная возможность для компьютеров предоставлять учащимся мгновенные сводки при чтении документации в Интернете. Поскольку в наши дни постоянно происходит множество изменений во многих аспектах, включая тенденции в отношении к учебе и продуктивные способы обучения.

Преобразование речи в текст в категоризации контента

Категоризация контента — это целенаправленное разделение определенного контента на разные категории. Это может быть достигнуто с помощью методов понимания естественного языка.

Контент также может быть оптимизирован для поиска Google с помощью алгоритмов машинного обучения, которые будут обрабатывать слова, встречающиеся в текстах, и вычислять их релевантность, используя эту релевантность в качестве фактора ранжирования. Таким образом, можно классифицировать контент по релевантности ключевых слов, чтобы его могли найти другие люди, которые хотят найти информацию по определенным предметам или темам.

Преобразование речи в текст в анализе настроений

С появлением программного обеспечения для контент-анализа людям больше не нужно вручную вмешиваться, чтобы разобраться в авторском тексте.

Инструменты понимания естественного языка дают нам представление о мнениях читателей, которые в противном случае здесь все «ниже когнитивно», иногда приводя только к предположениям о данных. С их помощью машины могут предлагать систематический анализ блогов, обзоров, твитов и т. д., что облегчает рекламодателям и маркетологам распознавание желаний или потребностей клиента, не будучи причастным к этой субъективности и не подвергаясь ее влиянию.

Преобразование речи в текст при обнаружении плагиата

Продвинутые инструменты НЛП не похожи на простые инструменты плагиата

Другие люди могут выполнять процесс обнаружения плагиата. Но передовые инструменты для понимания естественного языка также выявляют плагиат. Это делается с помощью вычислительных алгоритмов, если есть плагиат, а также перефразирования. Эти алгоритмы обрабатывают предложения с различной степенью сложности предложения и используют фразу из второго заданного абзаца в качестве сравнения для проверки сходства.

Недостатки преобразования речи в текстовые инструменты

По сравнению с другими конкурентами по обработке естественного языка, инструменты преобразования речи в текст имеют относительно низкий уровень успеха. Это особенно верно, когда качество звука записи плохое.

Плохие условия записи могут испортить профессиональную запись. Это также может испортить сеанс озвучивания рекламного ролика компании и превратить то, что звучит интересно, в тарабарщину.

Вы должны быть точны в том, что ваши сценарии попадают в звуковую будку и читаются дословно. В то время как актеры могли легко использовать звуковые эффекты и другие фоновые шумы, чтобы сделать их более живыми во время их сессий.

A company that converts to text

После того, как программное обеспечение транскрибирует запись, человек или программа должны проверить правильность расшифровки. Были ли какие-либо перерывы, они говорили слишком быстро или слишком медленно. Кроме того, если что-то воспринималось как сказанное, но на самом деле таковым не было, они должны все это просмотреть и внести правки.

В противном случае транскрипция речи в текст будет неточной, и им придется начинать все сначала.

 
girl that converts audio to text

Дайте вашим рукам отдохнуть.
Вам не нужно больше писать от руки

Вы слишком много печатаете и пишете от руки в своей повседневной жизни.

Жаль, что это звучит банально. Потому что люди
не предназначены для того, чтобы сидеть и печатать в течение дня.

Вы тратите свою энергию.

Посмотрите, что говорят о нас наши клиенты!

Мы обслуживаем тысячи людей любого возраста, профессии и страны. Нажмите на комментарии или кнопку ниже, чтобы прочитать больше честных отзывов о нас.

Мариселли Г.
Профессор
Читай ещё
Главный плюс для меня — время. Какой отличный инструмент для меня, прямо сейчас я могу делать свою работу быстро и качественно. Транскриптор — действительно хороший инструмент для исследователей, потому что нам приходится решать такие задачи, а у нас не так много времени на транскрипцию.
Химена Л.
Основатель
Читай ещё
Все очень хорошо, не дорого, хорошее соотношение цены и качества, да еще и достаточно быстро. Высокая точность в отношении времени субтитров и распознавания слов. Приходилось вносить совсем немного поправок.
Жаклин Б.
Социолог
Читай ещё
Что мне больше всего понравилось в транскрипторе, так это его высокая точность. С простой в использовании платформой мне нужно было только внести коррективы в пунктуацию.
Предыдущая
Следующая

Часто задаваемые вопросы

Платные приложения, как правило, превосходят бесплатные с точки зрения точности и скорости, а также оставляют то, что осталось от редактирования статей, на ваше усмотрение. Но платные приложения будут стоить вам денег, поэтому для некоторых людей компромисс не стоит тех денег, которые он стоит.
Никому не нравится иметь дело с оплатой и управлением подписками, поэтому эти услуги должны быть чем-то большим, чем просто бесплатными, чтобы выдержать испытание временем. Они не всегда предлагают качественную техническую поддержку, у них плохая скорость и точность, и они оставляют вам много редактирования.

На рынке представлено так много программных инструментов для преобразования речи в текст, что выбрать один из них непросто.
Общий поиск в Google по запросу «преобразование речи в текст» выдаст список полезного программного обеспечения на рынке. Однако нужно внимательно изучить их содержание и выбрать полнофункциональный пакет с надежной технической поддержкой и полезным обслуживанием клиентов — это не всеобъемлющая политика, когда вы звоните в центральные офисы, и никто не отвечает!
Некоторые хорошие примеры включают Transkriptor и Otter.