Amazon Transcribe

Reconhecimento automático de fala

O Amazon Transcribe é um serviço de Automatic Speech Recognition (ASR – Reconhecimento automático de fala) que facilita para os desenvolvedores a adição de recursos de conversão de texto em fala aos seus aplicativos. Usando a API do Amazon Transcribe, você pode analisar arquivos de áudio armazenados no Amazon S3 e obter um arquivo de texto com a transcrição da fala.

O Amazon Transcribe pode ser usado para muitas aplicações comuns, incluindo a transcrição de chamadas de atendimento ao cliente e a geração de legendas em conteúdo de áudio e vídeo. O serviço pode transcrever arquivos de áudio armazenados em formatos comuns, como WAV e MP3, incluindo time stamps para cada palavra, o que permite localizar facilmente o áudio no conteúdo original pesquisando pelo texto. O Amazon Transcribe aprende e melhora continuamente para acompanhar a evolução da linguagem.

AWS San Francisco Summit 2018 – Amazon Transcribe is Now Generally Available

Principais recursos

API simples de usar

A API do Amazon Transcribe facilita a conversão de fala em texto. Você não precisa de programação complexa. Basta chamar a API com algumas linhas de código e o Amazon Transcribe retornará o texto do arquivo de áudio armazenado no Amazon S3.

Suporte a uma grande variedade de casos de uso

O Amazon Transcribe foi projetado para oferecer transcrições precisas e automatizadas para uma grande variedade de níveis de qualidade de áudio. Você pode gerar legendas para qualquer vídeo o arquivo de áudio, e até mesmo transcrever gravações telefônicas de baixa qualidade, como chamadas para o atendimento ao cliente.

 

Transcrições fáceis de ler

A maioria dos sistemas de reconhecimento de fala gera uma string de texto sem pontuação. O Amazon Transcribe usa aprendizado profundo para adicionar automaticamente pontuação e formatação. Dessa forma, a saída fica mais compreensível e pode ser usada sem edição adicional.

Vocabulário personalizado

O Amazon Transcribe permite ampliar e personalizar o vocabulário de reconhecimento de fala. Você pode adicionar novas palavras ao vocabulário básico e gerar transcrições altamente precisas e específicas para um caso de uso, como nomes de produtos, terminologia específica de domínios ou nomes de indivíduos.

Geração de time stamps

O Amazon Transcribe retorna um time stamp para cada palavra, o que permite localizar facilmente o áudio na gravação original pesquisando pelo texto.

 

Reconheça vários falantes

O Amazon Transcribe é capaz de reconhecer quando a pessoa que fala muda e atribui corretamente o texto transcrito. Esse recurso pode reduzir consideravelmente a quantidade de trabalho necessária para transcrever áudio com várias pessoas falando, como chamadas telefônicas, reuniões e shows de televisão.

Casos de uso

O Amazon Transcribe pode oferecer transcrição para uma grande variedade de casos de uso, incluindo atendimento ao cliente, legendas, pesquisas e conformidade.

Melhoria do atendimento ao cliente

A conversão de entrada de áudio em texto pelo Amazon Transcribe permite criar aplicativos de análise de texto que podem pesquisar e analisar entradas de voz. As centrais de atendimento ao cliente podem usar o Amazon Transcribe para transcrever interações por voz e analisar os dados para obter insights usando outros serviços da AWS, como o Amazon Comprehend, para extrair significado e intenção das conversas.

Fluxos de trabalho de legendas e legendas ocultas

O Amazon Transcribe pode ajudar distribuidores de geração de conteúdo e mídia a aprimorar o alcance e o acesso por meio da geração automática de legendas com time stamps que podem ser exibidas juntamente com o conteúdo de vídeo.

Catalogação de arquivos de áudio

O serviço permite transcrever ativos de áudio e vídeo em arquivos completamente pesquisáveis para fins de monitoramento de conformidade e gerenciamento de riscos. Os clientes podem usar o Amazon Transcribe para converter áudio em texto e usar o Amazon Elasticsearch Service para indexar e executar pesquisas baseadas em texto em bibliotecas de áudio/vídeo.

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