Amazon Transcribe

Converti automaticamente voce in testo

Amazon Transcribe semplifica agli sviluppatori il compito di aggiungere la funzionalità di riconoscimento vocale alle proprie applicazioni. Le registrazioni audio sono praticamente impossibili da cercare e analizzare tramite i computer. Pertanto, la voce registrata deve essere convertita in testo prima di poter essere utilizzata nelle applicazioni. In passato, per raggiungere questo scopo i clienti dovevano collaborare con fornitori di trascrizioni che richiedevano loro di firmare contratti costosi, con un processo difficile da integrare nei loro stack tecnologici. Molti di questi fornitori utilizzano una tecnologia obsoleta che non si adatta bene a diversi scenari, come l'audio del telefono a bassa fedeltà comune nei contact center. Questo si traduce in una scarsa accuratezza.

Amazon Transcribe utilizza un processo di deep learning chiamato riconoscimento vocale automatico (ASR) per convertire voce in testo in modo rapido e preciso. Amazon Transcribe può essere utilizzato per trascrivere le chiamate effettuate al servizio clienti, automatizzare i sottotitoli e generare metadati per le risorse multimediali per creare un archivio completamente ricercabile. Puoi utilizzare Amazon Transcribe Medical per aggiungere funzionalità di conversione di voce in testo di contenuti medici alle applicazioni di documentazione clinica.

Vantaggi

Creare trascrizioni di facile lettura

Amazon Transcribe aggiunge automaticamente la diarizzazione, la punteggiatura e la formattazione in modo che l'output corrisponda alla qualità della trascrizione manuale con tempo e costi minimi. La conversione della voce in testo può essere applicata a flussi di video live o contenuti in batch audio per la trascrizione. Ulteriori informazioni »

Assicurare la privacy dei clienti

Quando richiesto, Amazon Transcribe è in grado di identificare e rivedere le informazioni che consentono l'identificazione personale degli utenti (PII - Personally Identifiable Information) dalle trascrizioni delle lingue supportate. Questa funzionalità consente ai contact center di rivedere e condividere facilmente le trascrizioni relative alle informazioni sull'esperienza cliente e alla formazione degli agenti. Ulteriori informazioni »

Aumentare la precisione con le trascrizioni personalizzate

Grazie a elenchi di vocabolario e modelli di lingua personalizzati, puoi aggiungere nuove parole al vocabolario di base o addestrare i tuoi modelli per generare trascrizioni più accurate per parole e frasi specifiche del dominio come nomi di prodotti, terminologia tecnica o nomi di persone. Ulteriori informazioni »

Filtrare le parole specifiche

Quando necessario, Amazon Transcribe ti permette di mascherare o rimuovere dai risultati delle trascrizioni le parole volgari o inadatte per il tuo pubblico grazie al filtro del vocabolario. Ulteriori informazioni »

Casi d'uso

Analisi delle chiamate in tempo reale e assistenza degli agenti

I contact center dei clienti possono fornire informazioni utili per gli agenti utilizzando Amazon Transcribe per trascrivere in tempo reale le chiamate con i clienti e Amazon Comprehend per estrarre obiettivi e riscontri dalle conversazioni. Puoi utilizzare piattaforme analitiche quali Contact Lens for Amazon Connect o piattaforme di partner AWS Contact Center Intelligence per aumentare la produttività degli agenti, fornire ai supervisori avvisi di gestione qualità e migliorare l’esperienza dei clienti.

Analisi post-chiamata

Con Amazon Transcribe, i contact center possono iniziare a rilevare il valore dei dati delle chiamate vocali non strutturate. Convertendo queste chiamate audio in testo, Amazon Transcribe può essere combinato con altri servizi AWS come Amazon Comprehend per creare applicazioni di analisi delle chiamate e identificare le tendenze e i contenuti dei clienti.

Documentazione clinica

I medici e i professionisti del settore sanitario possono utilizzare Amazon Transcribe Medical per digitalizzare velocemente ed efficientemente le conversazioni tra medico e paziente in testo e inserirle nei sistemi o nelle analisi delle cartelle cliniche elettroniche. Il servizio è conforme agli standard HIPPA ed è strutturato per comprendere la terminologia medica. Con Transcribe Medical, i medici possono concentrarsi di più sulla cura del paziente e sempre meno sulla documentazione.

Sottotitoli per i contenuti multimediali

Amazon Transcribe può aiutare i produttori e i distributori di contenuti multimediali a migliorare la diffusione e l'accesso generando automaticamente sottotitoli con time stamp che possono essere visualizzati insieme ai contenuti video. Può inoltre localizzare facilmente i video utilizzando Amazon Translate per tradurre i sottotitoli.

Media intelligence

Amazon Transcribe può essere utilizzato per convertire automaticamente risorse audio e video in archivi ricercabili per evidenziare la generazione, il monitoraggio della conformità, l'analisi del consumo di contenuti e la monetizzazione. Converti contenuti audio in testo e usa Amazon Elasticsearch o Amazon Kendra per indicizzare ed effettuare ricerche nella tua libreria audio/video.

Trascrittori digitali e stenografi dei tribunali

Amazon Transcribe può essere utilizzato come trascrittore digitale per registrare accuratamente gli incontri o le lezioni didattiche e i seminari. In tribunale, Amazon Transcribe può essere utilizzato come stenografo digitale per trascrivere udienze e processi, deposizioni, dichiarazioni giurate e altri procedimenti legali.

Testimonianze dei clienti

Intuit è un provider di soluzioni innovative di gestione finanziaria, inclusi TurboTax e QuickBooks, con circa 50 milioni di clienti in tutto il mondo.

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Con oltre 275 milioni di minuti di interazioni con i clienti ogni anno, Intuit usa Contact Lens for Amazon Connect, che offre strumenti analitici per contact center basati su machine learning (ML) per fornire trascrizioni accurate delle telefonate, redazione dei dati sensibili e parametri automatizzati relativi alle chiamate per stabilire l'efficacia del contact center. Contact Lens integra i servizi ML di AWS, utilizzando Amazon Transcribe, un servizio che converte automaticamente la voce in testo, per generare trascrizioni delle chiamate e Amazon Comprehend, un servizio di elaborazione del linguaggio naturale, per estrarre il sentiment.

National Association for Stock Car Auto Racing (NASCAR)

La National Association for Stock Car Auto Racing (NASCAR) è una società americana che autorizza e gestisce le corse automobilistiche, meglio conosciuta per le gare di stock car.

"Abbiamo selezionato Amazon Transcribe per potenziare i sottotitoli dei contenuti VOD di NASCAR sul nostro sito web multisito che copre 195 paesi e 29 lingue. Amazon Transcribe ci ha permesso di creare un sistema automatizzato di cui il nostro team non deve quasi preoccuparsi, dandoci la possibilità di controllare come personalizzare il riconoscimento vocale in base alle nostre esigenze. Da quando abbiamo implementato Amazon Transcribe, aggiungiamo automaticamente i sottotitoli al 99% dei nostri contenuti VOD e riuscendo a spendere il 97% in meno di quanto avevamo stimato inizialmente."

Patrick Carroll, Senior Director, Development presso NASCAR

Audioburst è un fornitore di tecnologie che sta trasformando il rilevamento, la distribuzione e la personalizzazione dell'audio parlato.

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"Ogni giorno analizziamo 225.000 minuti di audio parlato delle trasmissioni radiofoniche in diretta per creare migliaia di brevi segmenti topici di informazioni per playlist e ricerche. Abbiamo scelto Amazon Transcribe perché è un motore di riconoscimento vocale notevole, che ci aiuta a trascrivere il contenuto audio in diretta per i nostri flussi di lavoro di produzione dei contenuti downstream. Transcribe fornisce un sistema solido che è in grado di convertire simultaneamente 100 flussi audio in testo a un costo ragionevole. Con questo testo di output di alta qualità, siamo in grado di elaborare rapidamente gli episodi delle trasmissioni radiofoniche in diretta, trasformandole in segmenti fruibili che offrono le esperienze di ascolto di ultima generazione e aumentano il coinvolgimento."

Gal Klein, co-fondatore e CTO, Audioburst

Blog

Deenadayaalan Thirugnanasambandam, Revanth Anireddy, Loc Trinh, Paul Zhao e Piyush Patel
Consulta il blog di Transcribe per leggere casi d'uso, best practice, approfondimenti tecnici e lanci di nuove caratteristiche. 
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