Konvertering från tal till text

Förvandla dina talfiler till text på mer än 30 språk.

Konvertera talfiler till text med
Transskriptor.

Sluta skriva ner tal med händerna. Använd en helt ny teknik för att konvertera tal till text.

Hur fungerar tal till text?

speech

Ladda upp ditt tal.

Vi stöder en mängd olika format. Men om du har någon fil som har ett sällsynt och unikt format bör du konvertera den till något vanligare som mp3, mp4 eller wav.

Lämna transkriptionen till oss.

Transkriptor kommer automatiskt att transkribera ditt tal inom några minuter. När din beställning är klar får du ett mejl som informerar om att din text är klar.

Redigera och exportera din text

Logga in på ditt konto och lista slutförda uppgifter. Slutligen, ladda ner eller dela transkriptionsfilerna.

En webbplats gör allt.

Använd transkriptionsinstrumentpanelen för att göra alla ändringar du behöver.

Lagra dina filer.

rätta mindre misstag.

ordna talarens namn.

ändra längden på stycken…

du behöver inte använda något annat verktyg.

audio to text file organization
Converting audio to text

Brainstorma 4x snabbare.

Att skriva ut dina tankar är föråldrat. Tala högt för dem.

Förvandla tal till text med Transkriptor.

Skriv saker på språng.

Åtkomst från alla enheter.

Förvandla tal till text i iPhone och Android.

blank
Vi lever i en tidevarv av AI (artificiell intelligens), och det börjar bli en del av vårt dagliga liv. Från våra smartphones till bilmotorer, det har infiltrerat nästan alla aspekter av vårt liv. Ett sådant exempel är tal-till-text-teknik. Automatiska inspelningar av dina konversationer är mycket snabbare och enklare att analysera när de är i ett ljudformat.

Det sparar att göra-listor för penna och papper och kontorsärenden. Det hjälper också läkare att beställa tester och få tillgång till patienternas diagram med en noggrannhetsgrad på mer än 99 %.

Med Speech Analytics behöver du inte längre en enkätsamlare för att fråga folk hur de känner. Läs bara deras textmeddelandekonversationer istället, även om det är på ett okänt språk.

Vad är tal till text-teknik?

Tal till text förändrar vårt sätt att leva och arbeta. Det har stora fördelar och kan i vissa fall helt lösa ett problem. Applikationerna för detta verktyg inom sjukvård, kundservice, journalistik, kvalitativ forskning och så vidare fortsätter att växa varje år.

Den här artikeln visar de olika sätten på vilka denna fantastiska teknik tar del i olika branscher idag. Programvara för tal till text är till nytta för allt från sjukvårdspersonal till journalister. Det tillgodoser kravet på snabb och detaljerad rapportering. Fördelarna kommer från att det är en tidsbesparing, förbättrad kundservice och förbättrad kvalitet på tjänsterna.

Tekniken är inte perfekt för naturliga samtal. Men när den paras ihop med människor med stor kommunikationsförmåga kan AI-assistenten utföra uppgifter oändligt mycket bättre.

Hur fungerar programvara för tal till text?

Röstigenkänning och översättning är ett gammalt koncept som har funnits i decennier. Den förlitade sig alltid på människors naturliga språkförmågor.

Sålunda, efter överföring och översättning till ett annat språk, skulle människor rensa upp möjliga fel och härleda mening från data.

Nuförtiden bygger röstigenkänning på artificiella neurala nätverk. Det ger den en stor prestandahöjning när det gäller att förstå skrivet mänskligt tal genom ljudsignaler. Datorer kan också påverka ordval baserat på avsedd betydelse eller sentimentanalys. Såsom sentimentanalys av Twitter-flöden för att avgöra om folk är nöjda eller missnöjda med en plattform eller produkt.

A team that uses speech to text

4 steg av tal till text:

1. Taligenkänningsprogram konverterar analoga signaler till digitalt språk. När vibrationer går genom högtalaren till mikrofonen översätter programvaran dessa vibrationer till data som representerar digitala signaler.

2. Tal-till-text-omvandlaren filtrerar digitala vågor för att behålla de ljud som är relevanta. Låter som att din röst och skrivmaskinstangenter utgör bakgrundsljud till de ljud vi vill särskilja; vind och regn till exempel. Men med tillräckligt med träning blir systemet bättre på att fånga dessa engångsjordtillverkade accenter som hav eller insekter. Det lämnar inget annat än utformningen av din röst (eller andra ljudkällor).

3.  Programvaran delar upp längre ljudinspelningar i mycket korta segment, till exempel en tusendels sekund. Det gör det för att jämföra dem med olika okända texter och komma på en virtuell översättning.

STT-systemet bygger på fonetisk transkription . Den delar upp alla talhändelser i viktiga ljudenheter eller stavelser enligt dess fonetiska egenskaper. I allmänhet motsvarar varje stavelse antingen en bokstav i alfabetet eller ett annat tecken. Det är en lämplig enhet för att koda muntligt tal.

4.  Slutligen ger programmet ut en textfil som innehåller allt talat material i textform.

Olika högtalarmodeller som används i tal till text

Ett högtalaroberoende röstigenkänningssystem känner av talarens röst och matchar den med en förutbestämd databas med röster. Då kan den användas av vem som helst. Ett talarberoende system, å andra sidan, tränar en individs röst med specifika ord. Så modellen lär sig deras talmönster. Detta gör att systemet ger mer exakta resultat när de talar genom att beakta variabler som accent, dialekt, brus eller hinder.

Just nu är det svårt för dessa system att bli bättre än mänskliga lyssnare på att upptäcka vargvisslingar och bakgrundsljud. Men med tiden hoppas vi att de kommer att kunna ge renare ljudfiler. Vilket kommer att möjliggöra nya möjligheter inom telekommunikation.

Var används tal till text?

I takt med att maskiner blir bättre på att förstå mänskligt språk använder vi dem på platser som skulle ha varit otänkbara för bara några år sedan. Vi måste känna till teknikens begränsningar för att detta ska hända.

Naturlig språkförståelse kontrollerar efter implicit betydelse i språket och korrelerar dem med text för att hitta mönster som förekommer i vardagligt tal.

När det kommer till naturlig språkförståelse är analys av sociala medier ett av de mest populära användningsfallen. Du behöver ett program för att förstå ämnen, känslor eller till och med olika typer av politiska åsikter i ett Facebook-inlägg så att de kan hjälpa företag att analysera sin publik bättre.

Dessa program är fortfarande inte så kompetenta att dra slutsatser om innehåll eftersom människor är svåra att generalisera men de har visat sig vara framgångsrika med att upptäcka skräppost och analysera människors värderingar från digitala fotspår

Tal till text i maskinöversättning

I olika kulturer finns det olika sätt att kommunicera individers tankar och avsikter. Ett av dem är tal-till-text-verktyg. Tal till text är en alltmer populär funktion i applikationer med röst över internetprotokoll som gör att två eller flera personer som talar två olika språk kan kommunicera effektivt med varandra i realtid.

A workspace

Detta tal till textverktyg översätter röstmeddelandet till ord. När det kommer till detta kan man enkelt översätta sitt röstmeddelande till ett annat språk. Det är ett enkelt sätt att kommunicera med människor som inte talar ditt språk förutsatt att du har en kamera.

Detta är särskilt användbart när det kommer till journalister som tar upp ämnen som är specifika för andra kulturer utan att vara flytande i det lokala språket eller bara någon som föredrar att prata istället för att skriva.

Sammanfattning av tal till text i dokument

Automatiska sammanfattningsverktyg är mycket lovande i denna era där det finns många olika typer av innehåll som laddas upp varje sekund. Det kommer inte att vara skrämmande att läsa igenom hela artikeln igen. Det kommer förmodligen att ta mycket tid och ansträngning. Om du kan få huvudidén/sammanfattningsinformationen på bara en rad eller två, skulle det hjälpa dig att spara så mycket tid och ansträngning just där.

Sammanfattning av akademiskt innehåll, eller sammanfattning av dokument, är en viktig förmåga för datorer att ge omedelbara sammanfattningar till studenter medan de läser dokumentationen på internet. Eftersom många förändringar sker dessa dagar stadigt i många aspekter, inklusive trender i studieattityder och produktiva sätt att studera.

Tal till text i innehållskategorisering

Innehållskategorisering är den målmedvetna uppdelningen av visst innehåll i olika kategorier. Detta kan uppnås genom naturliga språkförståelsetekniker.

Innehållet kan också optimeras för Googles sökning genom att använda algoritmer för maskininlärning som bearbetar orden som finns i texter och beräknar deras relevans, och som har denna relevans som en rankingfaktor. På så sätt är det möjligt att kategorisera innehåll efter nyckelordsrelevans, så att andra kan hitta det som vill hitta information om vissa ämnen eller ämnen.

Tal till text i sentimentanalys

Med framväxten av programvara för innehållsanalys behöver människor inte längre manuellt ingripa för att förstå den påstådda texten.

Verktyg för Natural Language Understanding ger oss insikt i läsarens åsikter som annars finns här ”under kognitivt”, vilket ibland bara resulterar i antaganden om data. Med dem kan maskiner erbjuda en systematisk analys av bloggar, recensioner, tweets etc, vilket gör det lättare för annonsörer och marknadsförare att känna igen vad kunden vill ha eller behöver utan att vara del av eller påverkas av denna subjektivitet.

Tal till text i plagiatdetektering

Avancerade NLP-verktyg är inte som enkla plagiatverktyg

Andra människor kan göra plagiat upptäcktsprocessen. Men avancerade verktyg för förståelse av naturligt språk upptäcker också plagiat. Det gör den genom beräkningsalgoritmer om det förekommer plagiat men också parafrasering. Dessa algoritmer hanterar meningar med olika grader av meningskomplexitet och använder fraseringen från det andra stycket som en jämförelse för att kontrollera likheten.

Nackdelar med tal till textverktyg

Jämfört med andra konkurrenter för bearbetning av naturligt språk har tal-till-text-verktyg en relativt låg framgångsfrekvens. Detta gäller särskilt när ljudkvaliteten på en inspelning är dålig.

Dåliga inspelningsförhållanden kan förstöra en professionell inspelning. Det kan också förstöra en voice-over-session för en reklamfilm för ett företag och förvandla något som låter intressant till trams.

Du måste vara specifik när det gäller att dina manus går in i ljudbåset och läses ordagrant. Skådespelare kan lätt använda ljudeffekter och andra bakgrundsljud för att få det att låta mycket livligare under sina sessioner.

A company that converts to text

Efter att programvaran har transkriberat en inspelning måste en person eller programvara kontrollera om utskriften är korrekt. Oavsett om det var några avbrott talade de för snabbt eller för långsamt. Dessutom, om något uppfattades som sagt, men faktiskt inte var det, måste de gå igenom allt och göra ändringar.

Annars kommer tal-till-text-transkription att bli felaktig och de måste börja om från början igen.

 
girl that converts audio to text

Ge dina händer en paus.
Du behöver inte skriva någon mer handstil

Du skriver och skriver för mycket i ditt dagliga liv.

Det är synd att detta låter vanligt. Eftersom människor
är inte menade att sitta och skriva under hela dagen.

Du slösar bort din energi.

Se vad våra kunder har sagt om oss!

Vi servar tusentals människor från alla åldrar, yrken och land. Klicka på kommentarerna eller knappen nedan för att läsa mer ärliga recensioner om oss.

Maricelly G.
Professor
Läs mer
Den största fördelen för mig är tid. Vilket bra verktyg för mig, just nu kan jag göra mitt jobb snabbt och med kvalitet. Transkriptor är ett riktigt bra verktyg för forskare, eftersom vi måste göra den här typen av uppgifter och vi har inte mycket tid för transskription.
Jimena L.
Grundare
Läs mer
Allt är väldigt bra, det är inte dyrt, bra förhållande mellan pris och kvalitet, och det är också ganska snabbt. Stor precision i förhållande till undertexternas tider och i igenkännandet av orden. Mycket få korrigeringar behövde göras.
Jaqueline B.
Sociolog
Läs mer
Det jag gillade mest med transkryptor är hur den har en hög noggrannhet. Med en lättanvänd plattform behövde jag bara göra skiljeteckenjusteringar
Föregående
Nästa

Vanliga frågor

Betalappar tenderar att överträffa gratisappar när det gäller noggrannhet och hastighet, det överlåter också det som finns kvar av artikelredigering till dig. Men betalappar kommer att kosta dig pengar så för vissa människor är avvägningen inte värd pengarna den kostar.
Ingen gillar att ta itu med att betala och hantera prenumerationer och därför måste dessa tjänster vara mer än bara gratis för att de ska klara tidens tand. De erbjuder inte alltid teknisk support av hög kvalitet, de är dåliga när det gäller hastighet och noggrannhet och lämnar mycket redigering åt dig.

Med så många programvaruverktyg för tal-till-text på marknaden är det en utmaning att välja ett.
En allmän sökning på Google efter ”tal till text” kommer att få upp en lista över användbar programvara på marknaden. Men man måste noggrant granska deras innehåll och välja ett fullfjädrat paket med pålitlig teknisk support och hjälpsam kundservice – inte en allomfattande policy där du ringer centraliserade kontor och ingen svarar!
Några bra exempel inkluderar Transkriptor och Otter