Что такое конвертация аудио в текст?

Конвертер аудио в текст сокращает время транскрипции, повышает эффективность и производительность, а также улучшает доступность цифровых носителей. Ниже приведены причины, по которым компании используют программное обеспечение для преобразования аудио- и видеофайлов в текст.

Улучшить доступность и охват контента

Видеоконтент может охватить более широкую аудиторию и повысить вовлеченность, если вы добавите субтитры. Лица, не являющиеся носителями английского языка, могут легче понимать такие видео. Более того, платформы социальных сетей активно поддерживают каналы видео в отключенном режиме, потому что многие пользователи Интернета предпочитают смотреть короткие видеоролики в тишине, читая субтитры.

Видеофайл может быть сложным для расшифровки, поскольку вам, возможно, придется потратить несколько часов на просмотр видеоматериала и его расшифровку вручную. Конвертеры аудио в текст упрощают процесс и освобождают время редактирования, позволяя создавать больше контента.

Извлеките полезную информацию

Транскрипция позволяет извлекать информацию из информации, содержащейся в аудио- и видеофайлах. Например, вы можете преобразовать отзывы клиентов, звонки клиентов и интервью в цифровые данные. Вы можете записать повторяющуюся информацию или распространенные процессы адаптации в виде аудиофайла, а затем записать их в документ. Например, Intuit, компания колл-центра, использует программное обеспечение для преобразования аудио в текст для автоматической расшифровки звука из звонков и анализа текста на предмет метрик звонков и производительности центра.

 

Ускоренная генерация контента

Существует множество типов маркетинговых каналов, которые могут использовать ваша аудитория. Сегодня компании создают подкасты, статьи, изображения, видеоконтент и социальные сети для взаимодействия с клиентами. Конвертация аудио в текст позволяет более эффективно создавать широкий спектр контента из одной и той же идеи. Например, создатели контента могут записывать аудио для интервью подкастов с отраслевыми экспертами, затем преобразовывать аудиофайлы в текст и повторно использовать контент для статьи или официального документа.

Автоматизация ведения заметок

При проведении совещаний, длительных лекций, выступлений и тренингов вам часто приходится пересматривать устный контент на более поздних этапах. Вместо того, чтобы тратить рабочее время на ручную расшифровку аудиофайлов, вы можете преобразовать аудио в текст всего за несколько минут с помощью программного обеспечения, даже во время записи. На полученный текстовый документ также легко ссылаться, в отличие от аудиофайлов, которые приходится приостанавливать и воспроизводить повторно. Вы можете сэкономить время и ресурсы, сократив бумажную документацию, такую как клиническая документация, заметки и т. д.

Программное обеспечение для автоматической транскрипции распознает речь с помощью машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта. Машинное обучение – это технология, которая обучает компьютеры распознаванию речи путем хранения и анализа очень большого объема речевых данных. Конвертеры аудио в текст дают точные результаты, поскольку они могут сравнивать записанные речевые паттерны с этой огромной базой данных. Когда вы загружаете аудиофайлы, конвертер анализирует их с помощью двух основных компонентов.

Акустический компонент

Акустический компонент – это программное обеспечение, которое преобразует аудиофайл в последовательность акустических блоков. Акустические устройства – это цифровые сигналы, представляющие звуковые волны или звуковые колебания, которые вы издаете во время разговора. 

Технология распознавания акустической речи сопоставляет акустические блоки со звуками, составляющими человеческий язык, называемыми фонемами. Например, в английском языке 44 фонемы, которые объединяются, образуя все слова в языке. Вы можете использовать фонемы для автоматического преобразования аудио в текст на многих языках.

Языковой компонент

В то время как акустический компонент слышит слово, лингвистический компонент понимает и пишет его. Например, многие слова в английском языке звучат одинаково, но пишутся по-разному. Слова порог, порок и парок звучат одинаково, но человек или компьютер, который расшифровывает звук, должны понимать их в контексте.

Лингвистический компонент анализирует все предыдущие слова и их взаимосвязи, чтобы оценить, какое слово может появиться следующим. Затем конвертер преобразует последовательность акустических единиц в слова, предложения и абзацы, которые имеют смысл для людей. Эта технология распознавания речи похожа на функцию автоматического предложения в смартфоне, которая автоматически предлагает слова при вводе текста.