我们生活在 AI（人工智能）时代，它正在成为我们日常生活的一部分。 现在，你可以在几秒钟内把你的语音文件变成30多种语言的文本。
将语音文件转换为文本
Transkriptor。
当您的对话采用音频格式时，自动录音会更快、更容易分析。 它可以节省笔和纸的待办事项清单和办公室差事。 别再用手写演讲稿了。 使用一种全新的技术和应用程序，将语音转换为文本。
上传你的演讲。
我们支持多种格式。 但是，如果您有任何具有罕见且独特格式的文件，则应将其转换为更常见的格式，例如 mp3、mp4 或 wav。
将转录内容留给我们。
Transkriptor 将在几分钟内自动转录您的演讲。 完成订单后，您将收到一封电子邮件，通知您的文本已准备好。
编辑和导出您的文本
登录到您的帐户并列出已完成的任务。 最后，下载或共享转录文件。
什么是语音转文本技术？
语音转文字正在改变我们的生活和工作方式。 它有很大的好处，在某些情况下可以完全解决问题。 该工具在医疗保健、客户服务、新闻、定性研究等领域的应用每年都在持续增长。
本文展示了这项令人惊叹的技术在当今各个行业中的不同方式。 从医疗保健专业人员到记者，语音到文本软件都是有益的。 它提供了对快速详细报告的需求。 好处来自于它可以节省时间、改善客户服务和提高服务质量。
该技术并不适合自然对话。 但是，当与具有出色沟通能力的人类配对时，人工智能助手可以更好地完成任务。
语音转文本软件如何工作？
语音识别和翻译是一个已经存在了几十年的古老概念。 它总是依赖于人类的自然语言能力。
因此，在传输和翻译成另一种语言之后，人类会清理可能的错误并从数据中推断出含义。
如今，语音识别生成依赖于人工神经网络。 它在通过音频信号理解书面人类语音方面大大提高了性能。
计算机还可以根据预期含义或情感分析影响单词选择。 例如 Twitter 提要的情绪分析，以确定人们对平台或产品是否满意。
Speech To Text 的 4 个步骤：
1. 语音识别软件将模拟信号转换为数字语言。 当振动通过扬声器传到麦克风时，软件会将这些振动转换为代表数字信号的数据。
2.语音-文字转换器对数字波进行过滤，以保留相关的声音。 听起来你的声音和打字机键构成了我们想要区分的声音的背景噪音；以风雨为例。
但经过足够的训练，该系统会更好地捕捉这些一次性地球制造的口音，如海洋或昆虫。 它只留下你的声音（或其他声源）的设计。
3. 该软件将较长的录音分成非常短的片段，例如千分之一秒。 它这样做是为了将它们与不同的未知文本进行比较，并提出一个虚拟翻译。
STT 系统基于语音转录过程。 它根据语音质量将任何语音事件划分为重要的声音单元或音节。 一般来说，每个音节要么对应于字母表中的一个字母，要么对应于另一个字符。 它是编码口语语音的合适单位。
4. 最后，软件输出一个文本文件，其中包含所有以文本形式出现的口语材料
语音转文本中使用的不同扬声器模型
独立于说话者的语音识别系统检测说话者的语音并将其与预定的语音数据库相匹配。 然后它可以被任何人使用。
另一方面，依赖于说话者的系统用特定的词训练个人的声音。 所以模型学习了他们的语音模式。 这允许系统在他们说话时通过考虑口音、方言、噪音或障碍物等变量来提供更准确的结果。
截至目前，这些系统在检测狼哨声和背景噪音方面很难比人类听众更好。 但随着时间的推移，我们希望他们能够产生更干净的音频文件。 这将为电信行业带来新的机遇。
随时随地写东西。
所有设备均可访问。 在 iphone 和 Android 中将音频文件转换为文本。
语音转文本在哪里使用？
自然语言理解检查语言中的隐含含义，并将它们与文本相关联，以找到口语中出现的模式。
在自然语言理解方面，社交媒体分析是最流行的用例之一。 您需要一个程序来了解 Facebook 帖子中的主题、情绪甚至不同类型的政治观点，以便它们可以帮助公司更好地分析他们的受众。
由于人很难概括，因此这些程序在对内容作出结论方面仍不那么得心应手，但它们在检测垃圾邮件和从数字足迹分析人们的价值观方面已被证明是成功的。
机器翻译中的语音到文本
在不同的文化中，有不同的方式来传达个人的思想和意图。 其中之一是语音转文本工具。 语音转文本是互联网协议语音应用程序中越来越受欢迎的功能，它使两个或多个说两种不同语言的人可以实时有效地相互交流。
这个语音到文本工具将语音信息翻译成文字。 谈到这一点，人们可以轻松地将他们的语音信息翻译成另一种语言。 如果您有相机，这是与不会说您的语言的人交流的简单方法。
当涉及到不流利使用当地语言的记者或任何喜欢交谈而不是打字的人时，这尤其有用。
文档摘要中的语音转文本
在这个每秒都有许多不同类型的内容上传的时代，自动摘要工具非常有前途。 再次阅读整篇文章不会令人生畏。 这可能会占用大量的时间和精力。 如果您可以在一两行中获得主要思想/摘要信息，它将帮助您节省大量时间和精力。
学术内容摘要或文档摘要是计算机在学生阅读互联网文档时提供即时摘要的一项重要功能。 如今，许多变化在许多方面稳步发生，包括学习态度的趋势和富有成效的学习方式。
内容分类中的语音转文本
内容分类是有目的地将特定内容分成不同的类别。 这可以通过自然语言理解技术来实现。
通过使用机器学习算法，内容也可以针对谷歌搜索进行优化，该算法将处理文本 中的单词，并计算其相关性，将相关性作为排名因素。 通过这种方式，可以按关键字相关性对内容进行分类，以便其他想要查找有关某些主题或主题的信息的人可以找到它。
情感分析中的语音转文本
随着内容分析软件的出现，人类不再需要手动干预来理解自以为是的文本。
自然语言理解工具让我们深入了解读者的意见，否则这些意见都“在认知之下”，有时只会导致对数据的假设。 有了它们，机器可以对博客、评论、推文等进行系统分析，这使得广告商和营销人员更容易识别客户想要或需要什么，而不会受到这种主观性的影响或影响。
抄袭检测中的语音转文本
这些算法处理具有不同程度的句子复杂度的句子，并使用第二个给定段落的短语作为比较来检查相似性。
语音转文本工具的缺点
与其他自然语言处理竞争对手相比，语音转文本工具的成功率相对较低。 当录音的音频质量很差时尤其如此。
糟糕的录音条件会毁掉专业录音。 它还可能破坏公司宣传视频的画外音，并将听起来很有趣的东西变成胡言乱语。
您必须具体说明您的脚本进入录音室并被逐字阅读。 虽然演员可以轻松地使用音效和其他背景噪音，使其在演出期间听起来更加生动。
如果我们告诉你Transkriptor将这个问题降到最低，那不是很好吗？ 其最先进的人工智能将为您节省时间和金钱!
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经常问的问题
付费应用程序在准确性和速度方面往往优于免费应用程序，它也将剩下的文章编辑留给您。 但是付费应用程序会花费你的钱，所以对于某些人来说，这种权衡是不值得的。
没有人喜欢处理付费和管理订阅，因此这些服务需要不仅仅是免费的，才能经受住时间的考验。 他们并不总是提供高质量的技术支持，他们在速度和准确性方面都很差，并且为您留下了大量的编辑。
市场上有如此多的语音到文本软件工具，选择一个是一项挑战。
在 Google 中搜索“speech to text”会显示市场上有用的软件列表。 然而，人们必须仔细阅读他们的内容并选择一个具有可靠技术支持和有用客户服务的功能齐全的包 – 而不是一个包罗万象的政策，你打电话给集中办公室，没有人回应！
一些好的例子包括Transkriptor和Otter。
