¿Qué es un convertidor de audio a texto?

El convertidor de audio a texto reduce el tiempo de transcripción, aumenta la eficiencia y la productividad y mejora la accesibilidad de los medios digitales. A continuación, se mencionan algunas de las razones por las que las empresas utilizan software para convertir archivos de audio y video en texto.

Mejore la accesibilidad y el alcance del contenido

El contenido de video puede llegar a un público más amplio y mejorar la participación si añades subtítulos. Los angloparlantes no nativos pueden entender estos videos de manera más fácil. Además, las plataformas de redes sociales admiten de manera activa la transmisión de videos en silencio porque muchos usuarios de Internet prefieren ver videos cortos en silencio mientras leen subtítulos.

La transcripción de un archivo de video puede ser complicada porque es posible que necesite pasar horas viendo secuencias de video y transcribirlas manualmente. Los convertidores de audio a texto facilitan el proceso y liberan tiempo de edición para que pueda crear más contenido.

Extraiga información procesable

La transcripción le permite extraer información de la información atrapada en archivos de audio y video. Por ejemplo, puede convertir las opiniones llamadas y entrevistas de los clientes en datos digitales. Puede grabar información repetitiva o procesos comunes de incorporación, como un archivo de audio y, a continuación, transcribirlos en un documento. Por ejemplo, Intuit, una empresa para centros de llamadas, utiliza un software de conversión de audio a texto para transcribir automáticamente el audio de las llamadas y analizarlo para extraer las métricas y el rendimiento del centro.

 

Generación de contenido con mayor rapidez

Existen varios tipos de canales de marketing que pueden utilizar sus audiencias. Hoy en día, las empresas crean pódcast, artículos, imágenes, contenido de video y redes sociales para interactuar con los clientes. La conversión de audio a texto hace que sea más eficiente crear una variedad de contenido a partir de la misma idea. Por ejemplo, los creadores de contenido pueden grabar audio para entrevistas de pódcast con expertos del sector, luego transcribir los archivos de audio a texto y volver a utilizar el contenido para un artículo o documento técnico.

Automatización de la toma de notas

Ya sea en reuniones, conferencias largas, discursos o sesiones de capacitación, es normal que haya que revisar el contenido hablado en una etapa posterior. En lugar de perder horas de trabajo transcribiendo archivos de audio manualmente, puede convertir audio en texto en solo unos minutos con el software, incluso durante la grabación. El documento de texto obtenido también es fácil de consultar, a diferencia de los archivos de audio que se tienen que pausar y reproducir repetidamente. Puede ahorrar tiempo y recursos al reducir los documentos en papel, como la documentación clínica, las notas, etc.

El software de transcripción automática reconoce la voz mediante machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA). El machine learning es la tecnología que entrena a los equipos en el reconocimiento de voz mediante el almacenamiento y análisis de un volumen muy alto de datos de voz. Los convertidores de audio a texto ofrecen resultados precisos porque pueden comparar los patrones de voz grabados con esta enorme base de datos. Al cargar archivos de audio, el convertidor los analiza a partir de dos componentes principales.

Componente acústico

El componente acústico es el software que convierte el archivo de audio en una secuencia de unidades acústicas. Las unidades acústicas son las señales digitales que representan las ondas o vibraciones sonoras que se producen cuando se habla. 

La tecnología de reconocimiento acústico de voz relaciona las unidades acústicas con los sonidos que componen el lenguaje humano, llamados fonemas. Por ejemplo, el inglés tiene 44 fonemas que se combinan para formar todas las palabras del idioma. Se puede usar fonemas para convertir automáticamente el audio en texto en varios idiomas.

Componente lingüístico

Mientras el componente acústico escucha la palabra, el componente lingüístico la entiende y deletrea. Por ejemplo, muchas palabras en inglés suenan igual pero se escriben diferente. Las palabras to (“a”, “hacia”), two (“dos”) y too (“también”) suenan igual, pero una persona o equipo que transcribe audio debe entenderlas en contexto.

El componente lingüístico analiza todas las palabras anteriores y sus relaciones para estimar qué palabra es probable que venga a continuación. Luego convierte la secuencia de unidades acústicas en palabras, oraciones y párrafos que tengan sentido para los humanos. Esta tecnología de reconocimiento de voz es similar a la función de sugerencia automática de los teléfonos inteligentes, que sugiere palabras automáticamente cuando se escribe texto.