Ми живемо в епоху ШІ (штучного інтелекту), і це стає частиною нашого повсякденного життя. Тепер ви можете перетворити свої мовні файли на текст більш ніж 30 мовами за лічені секунди.
Перетворення мовних файлів у текст за допомогою
Transkriptor.
Автоматичні записи ваших розмов набагато швидше та легше аналізувати, коли вони записані в аудіоформаті. Це заощаджує списки справ і офісних доручень. Припиніть записувати промови руками. Використовуйте абсолютно нову технологію та додаток для перетворення мови на текст.
Завантажте свій виступ.
Ми підтримуємо широкий спектр форматів. Але якщо у вас є файл, який має рідкісний та унікальний формат, ви повинні конвертувати його у щось більш поширене, як-от mp3, mp4 або wav.
Залиште транскрипцію нам.
Transkriptor автоматично транскрибує вашу промову протягом декількох хвилин. Коли ваше замовлення буде виконано, ви отримаєте електронний лист із повідомленням, що ваш текст готовий.
Редагуйте та експортуйте свій текст
Увійдіть у свій обліковий запис і перегляньте виконані завдання. Нарешті, завантажте або поділіться файлами транскрипції.
Що таке технологія мовлення до тексту?
Перетворення мови в текст змінює наш спосіб життя і роботи. Він має великі переваги, а в деяких випадках може повністю вирішити проблему. Застосування цього інструменту в охороні здоров’я, обслуговуванні клієнтів, журналістиці, якісних дослідженнях тощо продовжують зростати з кожним роком.
У цій статті показано, як ця дивовижна технологія бере участь у різних галузях сьогодні. Від медичних працівників до журналістів, програмне забезпечення для перетворення мови в текст є корисним. Це забезпечує попит на швидку та детальну звітність. Переваги полягають у тому, що це заощаджує час, покращує обслуговування клієнтів та покращує якість послуг.
Технологія не ідеальна для природної розмови. Але в парі з людьми з чудовими комунікативними навичками, помічник AI може виконувати завдання нескінченно краще.
Як працює програмне забезпечення для перетворення мовлення в текст?
Розпізнавання та переклад голосу – стара концепція, яка існує вже десятиліття. Він завжди покладався на природні мовні можливості людей.
Таким чином, після передачі та перекладу на іншу мову, люди будуть очищати можливі помилки та робити висновок із даних.
Нині генерація розпізнавання голосу покладається на штучні нейронні мережі. Це дає йому велике підвищення продуктивності в розумінні письмової людської мови за допомогою звукових сигналів.
Комп’ютери також можуть впливати на вибір слів на основі передбачуваного значення або аналізу настроїв. Наприклад, аналіз настроїв у каналах Twitter, щоб визначити, задоволені чи незадоволені люди платформою чи продуктом.
4 кроки мовлення до тексту:
1. Програмне забезпечення для розпізнавання мовлення перетворює аналогові сигнали на цифрову мову. Коли вібрації проходять через динамік до мікрофона, програмне забезпечення перетворює ці вібрації в дані, які представляють цифрові сигнали.
2. Перетворювач мови в текст фільтрує цифрові хвилі, щоб зберегти релевантні звуки. Схоже, ваш голос і клавіші друкарської машинки створюють фоновий шум для звуків, які ми хочемо розрізняти; наприклад, вітер і дощ.
Але з достатньою підготовкою система стає краще вловлювати ці одноразові земні акценти, як-от океани чи комахи. Він не залишає нічого, крім дизайну вашого голосу (або інших джерел звуку).
3. Програмне забезпечення розбиває довші аудіозаписи на дуже короткі сегменти, наприклад, тисячну долю секунди. Це робиться для того, щоб порівняти їх з різними невідомими текстами та створити віртуальний переклад.
Система STT заснована на процесі фонетичної транскрипції . Він поділяє будь-яку мовленнєву подію на важливі звукові одиниці або склади відповідно до її фонетичних якостей. Загалом, кожен склад відповідає або літері алфавіту, або іншому символу. Це відповідна одиниця для кодування усного мовлення.
4. На завершення програма виводить текстовий файл, який містить весь виголошений матеріал у текстовому вигляді
Різні моделі динаміків, що використовуються в мовленні до тексту
Незалежна від динаміка система розпізнавання голосу виявляє голос мовця і порівнює його з попередньо визначеною базою даних голосів. Тоді ним може скористатися будь-хто.
З іншого боку, система, що залежить від мовця, тренує голос людини за допомогою конкретних слів. Таким чином модель вивчає їх мовні моделі. Це дозволяє системі надавати точніші результати, коли вони говорять, враховуючи такі змінні, як акцент, діалект, шум або перешкоди.
На даний момент цим системам важко стати кращими, ніж люди-слухачі, у виявленні вовчих свистів і фонового шуму. Але з часом ми сподіваємося, що вони зможуть отримати чистіші аудіофайли. Що відкриє нові можливості в телекомунікаціях.
Пишіть речі на ходу.
Доступ з усіх пристроїв. Перетворюйте аудіофайли в текст на iphone та Android.
Де використовується мовлення до тексту?
Розуміння природної мови перевіряє неявне значення в мові та співвідносить їх із текстом, щоб знайти зразки, які зустрічаються в розмовній мові.
Коли справа доходить до розуміння природної мови, аналіз соціальних мереж є одним із найпопулярніших випадків використання. Вам потрібна програма для розуміння тем, настроїв чи навіть різних типів політичних думок у публікаціях у Facebook, щоб вони могли допомогти компаніям краще аналізувати свою аудиторію.
Ці програми все ще не настільки компетентні, щоб робити висновки щодо контенту, оскільки людей важко узагальнювати, але вони виявилися успішними у виявленні спаму та аналізі цінностей людей за цифровими слідами.
Перетворення мовлення в текст у машинному перекладі
У різних культурах існують різні способи передачі думок і намірів людей. Одним з них є засоби перетворення мови в текст. Передача мовлення до тексту стає все більш популярною функцією додатків для передачі голосу через Інтернет-протокол, яка дозволяє двом або більше людям, які розмовляють двома різними мовами, ефективно спілкуватися один з одним у режимі реального часу.
Цей інструмент перетворення мовлення в текст перетворює голосове повідомлення на слова. Коли справа доходить до цього, можна легко перекласти їх голосове повідомлення іншою мовою. Це простий спосіб спілкуватися з людьми, які не розмовляють вашою мовою, якщо у вас є камера.
Це особливо корисно, коли мова йде про журналістів, які висвітлюють теми, характерні для інших культур, не володіючи місцевою мовою, або тих, хто віддає перевагу розмовляти, а не друкувати.
Перетворення мовлення до тексту в узагальненні документа
Інструменти автоматичного підведення підсумків є дуже перспективними в цю епоху, коли щосекунди завантажується багато різних типів вмісту. Не буде страшно прочитати всю статтю ще раз. Ймовірно, це займе багато часу і зусиль. Якщо ви можете отримати основну ідею/підсумок лише в одному або двох рядках, це допоможе вам заощадити багато часу та зусиль.
Узагальнення академічного контенту, або узагальнення документів, є важливою можливістю комп’ютерів надавати студентам миттєві підсумки під час читання документації в Інтернеті. Оскільки сьогодні постійно відбувається багато змін у багатьох аспектах, включаючи тенденції у ставленні до навчання та продуктивних способах навчання.
Перетворення мовлення в текст у категоризації вмісту
Категоризація вмісту – це цілеспрямоване поділ певного вмісту на різні категорії. Цього можна досягти за допомогою методів розуміння природної мови.
Контент також можна оптимізувати для пошуку Google за допомогою алгоритмів машинного навчання, які обробляють слова, що зустрічаються в текстах , і обчислюють їхню релевантність, використовуючи цю релевантність як фактор ранжування. Таким чином можна класифікувати вміст за релевантністю ключових слів, щоб його могли знайти інші люди, які хочуть знайти інформацію про певні теми або теми.
Мовлення до тексту в аналізі настроїв
З появою програмного забезпечення для аналізу контенту людям більше не потрібно втручатися вручну, щоб зрозуміти змістовний текст.
Інструменти «Розуміння природної мови» дають нам уявлення про думки читачів, які в іншому випадку знаходяться тут «під когнітивним змістом», іноді призводячи лише до припущень про дані. За допомогою них машини можуть запропонувати систематичний аналіз блогів, оглядів, твітів тощо, що полегшує рекламодавцям і маркетологам розпізнавання того, чого хоче або потребує клієнт, не будучи причетним до цієї суб’єктивності.
Перетворення мовлення в текст при виявленні плагіату
Ці алгоритми обробляють речення з різним ступенем складності речень і використовують фрази з другого даного абзацу як порівняння, щоб перевірити схожість.
Недоліки інструментів мовлення до тексту
У порівнянні з іншими конкурентами з обробки природної мови інструменти перетворення мови в текст мають відносно низький рівень успіху. Це особливо актуально, коли якість звуку запису погана.
Погані умови запису можуть зіпсувати професійний запис. Це також може зіпсувати сеанс голосу за кадром для рекламного відео компанії та перетворити те, що звучить цікаво, на тарабарщину.
Ви повинні бути конкретні щодо ваших сценаріїв, які потрапляють у звукову кабіну та читаються дослівно. У той час як актори можуть легко використовувати звукові ефекти та інші фонові шуми, щоб зробити його більш живим під час своїх сеансів.
Дайте відпочити рукам.
Вам більше не потрібно писати від руки
У повсякденному житті ви занадто багато друкуєте та пишете від руки.
Шкода, що це звучить буденно. Тому що люди
не призначені для того, щоб сидіти і друкувати протягом дня.
Ви витрачаєте свою енергію.
Чи не було б чудово , якби ми сказали вам, що Transkriptor мінімізує цю проблему? Ви заощадите час і гроші завдяки сучасному штучному інтелекту!
Подивіться, що про нас сказали наші клієнти!
Ми обслуговуємо тисячі людей будь-якого віку, професії та країни. Натисніть на коментарі або кнопку нижче, щоб прочитати більше чесних відгуків про нас.
Поширені запитання
Платні програми, як правило, перевершують безкоштовні за точністю та швидкістю, а те, що залишилося від редагування статей, залишається за вами. Але платні програми будуть коштувати вам грошей, тому для деяких людей компроміс не вартий грошей, які він коштує.
Ніхто не любить мати справу з оплатою та керуванням підписками, тому ці послуги мають бути більше, ніж просто безкоштовними, щоб вони витримали перевірку часом. Вони не завжди пропонують якісну технічну підтримку, вони погані з точки зору швидкості та точності та залишають для вас багато редагування.
З огляду на таку кількість програмних інструментів для перетворення мовлення в текст на ринку, важко вибрати один.
Загальний пошук у Google «мовлення в текст» відкриє список корисного програмного забезпечення на ринку. Однак потрібно уважно ознайомитися з їхнім вмістом і вибрати повнофункціональний пакет із надійною технічною підтримкою та корисним обслуговуванням клієнтів – а не політика «все включено», коли ви дзвоните в централізовані офіси і ніхто не відповідає!
Серед хороших прикладів – Transkriptor і Otter.
