转录音频:备忘单

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转录音频是指将音频文件转换为文本的过程。 因此它可以是可搜索的、复制和粘贴的,或者呈现为基于文本的内容。 以音频格式获取书面内容的最佳方法之一是转换现有音频。

誊写员在广泛的行业工作,包括法律、医疗、会议和教育机构。 转录员意识到他们的时间紧迫的任务。 他们始终关注完美的细节,同时确保他们高效及时地工作。

您还可以利用技术来转录音频。 它基本上通过麦克风记录一个声波并将它们转换为其他一些数字格式。

转录音频的人可以为研究人类语言的学者工作,作为法庭诉讼中的法律证据,或作为营销活动和公关活动的副本文件。对于这个资源,我们不会剖析机器如何改变劳动力;相反,我们将研究桥接技术是如何改变的。

转录音频的设备

人们是如何转录音频的?

转录音频是一项传统上既费力又费时的工作。 老式的转录已经从工作场所消失了很长时间。

如今,大多数人通过电子邮件或时事通讯向人们发送录音。 或者,人们可以使用谷歌语音搜索,如果语音无法立即识别,则可以搜索音频并推送新内容。 该技术使跟踪成绩单变得非常容易。 一些研究人员估计,随着机器学习改进我们的翻译服务和软件变得更容易被国内消费者使用,未来几年价格将下降多少。

该主题围绕着将音频转录为文本是否仍然是收听某些内容的最佳方式,或者是在云存储中发送音频文件还是只是将它们流式传输。

当学生考试时,他们需要做笔记,但他们不会逐字逐句地做。 因为转录音频需要大量的思考和知识。 例如,拼音和重音。

今天,大多数人依靠录音进行会议和对话。 录音可以存储音频并创建会议内容的副本。

转录员进行采访或现场对话,然后将单词逐字输入到计算机上。 总是有两个声道被记录——一个是说话的人,另一个是他们破译他们所说的话。 这个人必须注意每一个字。

转录音频的数字方式

在为目标听众提高音频广播的时间效率的过程中,制作人经常会编辑掉在现场麦克风放置的屏幕外发生的某些演讲或对话部分。 面对剪辑价值的问题

随着移动设备的出现,越来越多的人开始在旅途中工作。 因此,转录录音的任务有所增加。 这些通常需要一个人自己完成的长时间和高质量的工作。

旁白翻译人员在语音识别软件中提供这项服务。 这样用户就可以口述文本或从脚本中读取而无需键入。

这使得录音变成文本文件,只需与计算机对话即可查看、编辑或存档 – 无需手动转录音频!

自动转录更快吗?

转录音频需要多长时间?

转录音频文件的难度主要取决于将转录为音频的专家。 一个好的转录员可能需要大约 4-6 小时来完成一个小时的音频,具体取决于主题材料。 大多数演讲和讲座都可以轻松获得现成的成绩单,但手动转录服务通常是禁止使用的。 因为他们可能需要长达 72 小时或更长时间才能从一小时的音频中生成代码。 即使语音清晰且没有背景噪音。blank

如果有人急需转录,那么明智的做法是切换到自动转录服务或使用通过使用说话者数据库中的文本更正单词来自动调整单词的应用程序。

使用软件转录音频更明智吗?

回话等自动转录服务利用语音识别技术和人工智能软件为像您这样的公司和个人提供低成本的转录服务。 转录音频的服务可以节省时间和金钱。 工作质量也很棒。blank

转录音频的软件

音频以电磁信号的形式存储。 这些用于存储音频的技术在如何转录音频方面发挥着重要作用。商业上可用的人员经常与难懂的口音和快速的讲话作斗争。 这需要机器在机器可以轻松处理此类复杂性的情况下转录音频。

如果您需要将音频转录外包,那么有两种主要类型的服务提供商:手动和自动。 手动转录是指某人手动转录您的音频。 自动提供者经常使用 RTRS 软件,该软件将所有从音频文件自动翻译成文本形式。

一些小工具

音频转录软件的发展

软件运行的精度、准确性和速度使其成为许多人的救星。 转录音频的过程非常艰巨且重复。

值得庆幸的是,有可用的软件可以帮助这些困难的过程。 当他们想要做这种工作时,软件通常以惊人的速度启动。

据估计,音频转录在美国是一个每年 80 亿美元的产业,并且有超过 100,000 人受雇从事这项工作。

然而,尽管许多专家认为这项工作是一个高增长的机会,但自 2008 年左右以来,该软件一直在减轻人类转录音频的负担。 事实上,在合适的情况下,语音到文本技术在典型的转录工作中所花费的时间和成本低于通常人工工资率的 25%。

为什么手动转录音频越来越慢?

音频质量差

我们中的大多数人花更多的时间在我们的外表和穿着上,而不是我们听到的。 大多数人都被噪音包围,但他们可以过滤掉他们想要避免的噪音,同时能够专注于其他噪音或声音。 但是对于质量较差的音频文件,一个人将不得不用耳朵来理解音频中所说的内容。

随着互联网和手机的兴起,音频文件的质量往往很差。 然而,人们仍然需要非常努力地集中注意力才能得到正确的句子。

质量差的录音和质量差的音频文件不仅给音频转录员带来挑战,编辑和研究人员还必须更加努力地理解音频中讨论的内容。 当您用不同语言转录采访或对话时,这变得更具挑战性。

背景中的噪音

背景噪音可能会降低估计转录过程的效率。 因为例如在会议中或在嘈杂的房间中,很难掌握在说什么。 这会导致更长的录制时间和更多的收获。

抄写是一项乏味的工作,长时间盯着屏幕可能会有问题。 由于人们习惯于不同的环境,当被放置在背景噪音过多或音质不完美的环境中时,他们很难准确地理解视频或音频文件的内容。 这会导致转录不准确,需要一次又一次地修改。

抄写员估计他们需要多长时间才能处理背景噪音。 如果噪音太多,它们会增加所需的时间。 因为他们无法正确地听到演讲。 这可以看作是一边看一边看不清楚的照片,而不是真正亲自仔细检查和评估。

演讲者的数量和演讲的可理解性

企业家

转录音频是一个耗时的过程。 尤其是当一个人的任务是转录与多人同时讲话且没有任何标识符的扩展对话时。

根据给定音频剪辑中有多少发言者,可能无法获得清晰而全面的成绩单。 有这么多人参与对话可能很难确定每个发言者。 这真的会让抄写员很难发现正在发生的事情,因为这会使他们的工作变得更加困难。

这是因为,在无线转录音频时,并不总是能够跟上所有的喋喋不休。 非常快速和精力充沛的喋喋不休会给他们带来麻烦。 错过对话的一部分变得太容易了,并且不得不回到主题已经转移的电话,甚至在它结束之前。 这进一步增加了转录时间,因为我们将每次更新数字化另外 5 分钟以了解哪个说话者在什么时候说话

随着这个比率在每次通话中增加;我们必须权衡可能有数十人的几分钟或几秒钟的停顿。 这意味着经常杂乱无章的聊天结类似于魔方

需要详细研究的利基领域

如果您需要转录需要一些研究的音频文件,这将花费大量时间。 您应该从音频文件中获取所有内容并将其发回,以便您可以进行自己的后续审查或草稿。 特定项目的给定周转时间有特定的时间范围。

当一个人面对录制音频文件以传递内容时,这并不像按下录制按钮然后放开它那么简单。 音频文件通常需要研究,以确保您理解他们在说什么,并希望在口语中更清楚地表达自己。 简而言之,如果您不知道不常见单词的拼写,那么转录音频文件就不是您能够提供的服务。

强烈的口音

音频对于一个人来说可能很难解码和翻译。 音频中的声音通常带有口音或缺乏清晰度,使人类难以听到。 因此,它需要更高水平的智能和仔细聆听才能从中收集信息。

在为远程学习平台转录讲座和演示文稿时,制作者必须确保语音的一致性,以使每个演示文稿都保持简洁且与学习者相关。

转录音频的机器呢?

抄写员通常是听音频并制作成绩单的员工或自由职业者。 借助更新和更便宜的人工智能软件,转录变得更加高效,人工参与更少。

机器将使用算法和人工审计软件从输入中创建音频文件。 然后,机器可以轻松转录这些音频片段以创建文本文件,与人工帮助相比,产生更高的质量。

转录音频的女人

在录制对话时,您需要考虑不同的事情。 还有其他几种声音会影响从相关性到准确性的转录。 这就是为什么您会经常发现人工转录员在此过程中犯错误的原因。 为了避开昂贵且耗时的人工,公司在配备人工智能软件的机器上投入了大量资金。 该技术在语言和语音识别方面仍面临多个问题。 但他们正在快速推进,消除了对人工和巨大的在线价格标签的需求。 因为机器可以以更低的成本轻松地进行转录。

人与机器的比较

通过自动转录产生的转录本可能并不总是与人类转录本具有相同的价值。 与西班牙语或中文相比,软件难以解释和理解口语或俚语。 从某种意义上说,这会使信息在转录中丢失,因此更难检索。 他们还错过了记录上下文,这大大降低了记录保存的效率。 可能在事件记录中造成代价更高的错误和空白。

哪些人可以从转录中受益?

许多人喜欢转录他们的音频,以便他们可以翻译或与目标受众分享。 对于几乎每个行业,语音到文本的转录已成为实现准确性和卓越性的一个不可或缺的元素。 然而,一些行业比其他行业更依赖转录。

头脑风暴

数字内容创作

随着视频行业的不断发展,它已经开始严重依赖从视频中转录音频。 编辑和制作通常是指需要有人转录画外音的字幕过程。 如今,视频编辑、制作人和摄像师大量使用转录软件。 因为有时他们仔细听录音是不切实际的。

为了使我们更接近自动化流程的目标,编辑软件有了很大的发展,可以在渲染原始视频文件时巧妙地添加字幕。 最终结果看起来令人惊叹,对于家里有电脑和编辑软件的任何人来说,这都很容易。

研发以改善客户体验

了解市场应该建立在获得最佳见解和数据的基础上。 这些数据涉及客户对话和电话的转录、在线调查和交互式测试。 它以同理心的方式提供对客户问题的丰富理解。 数据分析的分析过程转录对话/离线反馈和文档。 他们还考虑了其他交互,以创建客户所说的丰富转录。 对调查的答复根据其各自的方面进行编码。 与研究目标不符时扣分。 UX 测试是交互式的,可以从客户的角度收集有关设计功能的宝贵见解。 数据分析本身无法实现这一点。

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