Apa Itu Konverter Audio-ke-Teks?

Konverter audio-ke-teks mengurangi waktu transkripsi, meningkatkan efisiensi dan produktivitas, serta meningkatkan aksesibilitas media digital. Berikut ini adalah beberapa alasan mengapa perusahaan menggunakan perangkat lunak untuk mengonversi file audio dan video menjadi teks.

Meningkatkan aksesibilitas dan jangkauan konten

Konten video dapat menjangkau audiens yang lebih luas dan meningkatkan keterlibatan jika Anda menambahkan subtitle. Penutur bahasa Inggris non-asli dapat memahami video seperti itu dengan lebih mudah. Selain itu, platform media sosial mendukung umpan media video dalam mode bisu secara aktif karena banyak pengguna internet lebih suka menonton video pendek secara diam-diam sambil membaca subtitle.

File video mungkin sulit untuk ditranskripsikan karena Anda mungkin perlu menghabiskan berjam-jam menonton rekaman video dan mentranskripsikannya secara manual. Konverter audio-ke-teks membuat proses lebih mudah dan mengurangi waktu pengeditan sehingga Anda dapat membuat lebih banyak konten.

Mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti

Transkripsi memungkinkan Anda mengekstrak wawasan dari informasi yang terperangkap dalam file audio dan video. Misalnya, Anda dapat mengonversi ulasan, panggilan, dan wawancara pelanggan menjadi data digital. Anda dapat merekam informasi berulang atau proses onboarding umum sebagai file audio kemudian mentranskripsikannya ke dalam dokumen. Misalnya, Intuit, sebuah perusahaan pusat panggilan menggunakan perangkat lunak konverter audio-ke-teks untuk mentranskripsi audio secara otomatis dari panggilan dan menganalisis teks tersebut untuk metrik panggilan dan performa pusat.

Membuat konten dengan lebih cepat

Ada banyak jenis saluran pemasaran yang mungkin digunakan audiens Anda. Perusahaan saat ini membuat podcast, artikel, gambar, konten video, dan media sosial untuk berinteraksi dengan pelanggan. Mengonversi audio menjadi teks membuat pembuatan berbagai konten dari ide yang sama menjadi lebih efisien. Misalnya, pembuat konten dapat merekam audio untuk wawancara podcast dengan pakar industri, kemudian mentranskripsikan file audio tersebut menjadi teks dan menggunakan kembali konten untuk artikel atau laporan resmi.

Mengotomatiskan pembuatan catatan

Mulai dari rapat hingga kuliah panjang, pidato, dan sesi pelatihan, Anda sering perlu meninjau kembali konten lisan di kemudian hari. Alih-alih membuang waktu kerja dengan mentranskripsikan file audio secara manual, Anda dapat mengonversi audio menjadi teks hanya dalam beberapa menit dengan perangkat lunak, bahkan saat Anda merekam. Dokumen teks yang dihasilkan juga mudah untuk dirujuk, tidak seperti file audio yang harus Anda jeda dan putar berulang kali. Anda dapat menghemat waktu dan sumber daya dengan mengurangi dokumentasi kertas seperti dokumentasi klinis, catatan, dll.

Perangkat lunak transkripsi otomatis mengenali ucapan dengan menggunakan machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI). Machine learning adalah teknologi yang melatih komputer dalam pengenalan ucapan dengan menyimpan dan menganalisis volume data ucapan yang sangat tinggi. Konverter audio-ke-teks memberikan hasil yang akurat karena dapat membandingkan pola ucapan yang direkam dengan basis data besar ini. Saat Anda mengunggah file audio, konverter menganalisisnya dengan menggunakan dua komponen utama.

Komponen akustik

Komponen akustik adalah perangkat lunak yang mengonversi file audio menjadi urutan unit akustik. Unit akustik adalah sinyal digital yang mewakili gelombang suara atau getaran suara yang Anda buat saat berbicara. 

Teknologi pengenalan ucapan akustik mencocokkan unit akustik dengan suara yang membentuk bahasa manusia, yang disebut dengan fonem. Misalnya, bahasa Inggris memiliki 44 fonem yang digabungkan untuk membentuk semua kata dalam bahasa tersebut. Anda dapat menggunakan fonem untuk mengonversi audio menjadi teks dalam banyak bahasa secara otomatis.

Komponen linguistik

Komponen akustik mendengar kata, sedangkan komponen linguistik memahami dan mengejanya. Misalnya, banyak kata dalam bahasa Inggris terdengar sama, tetapi ejaannya berbeda. Kata to, two, dan too terdengar sama, tetapi orang atau komputer yang mentranskripsikan audio harus memahaminya dalam konteks.

Komponen linguistik menganalisis semua kata sebelumnya dan hubungannya untuk memperkirakan kata apa yang mungkin akan muncul selanjutnya. Komponen tersebut kemudian mengonversi urutan unit akustik menjadi kata, kalimat, dan paragraf yang masuk akal bagi manusia. Teknologi pengenalan ucapan ini mirip dengan fungsi saran otomatis di ponsel cerdas Anda yang secara otomatis menyarankan kata saat Anda mengetik teks.