Журналисту нужно быстро набрать цитаты выступления министра экономики, туристу – понять, что ему сказал помогающий найти дорогу местный житель, бизнесмену – написать свой план поездок, не отрывая рук от руля автомобиля. Что делать?
Воспользоваться приложением на смартфоне, планшете или ноутбуке, которое оперативно будет преобразовать устную информацию в понятный и удобный письменный формат.
Благодаря технологии транскрибации, огромные объемы голосовых данных могут быть легко и быстро обработаны, что способствует повышению производительности, сокращению времени на выполнение задач и улучшению качества коммуникации.
Что такое транскрибация?
Транскрибация речи (англ. Speech-To-Text, transcription) — это преобразование устной речи в текстовый формат во время голосового взаимодействия, также известное как распознавание речи или машинное распознавание речи.
Программное обеспечение для распознавания речи позволяет быстро вводить слова в документы, используя устную речь. Такая скорость привлекает пользователей, которые хотят избежать задержек. Более того, набор текста занимает больше времени и препятствует общению.
Типы транскрибации
Машинное распознавание речи разделяют на три вида в зависимости от технологии работы.
- Потоковая транскрибация расшифровывает речь в реальном времени. Например, идет видеоконференция, и для ваших коллег с плохим слухом нужно одновременно использовать автоматические субтитры. Эта же технология работает в ПО для устройств, управляемых голосом - пока вы говорите вашему умному дому, что делать, программа распознает вашу речь и переводит в понятные машине команды.
- Синхронная транскрибация в основном используется в мессенджерах для перевода в текст предварительно записанных коротких аудиосообщений. Работает очень быстро, но продолжительно сообщения обычно не превышает 1 минуты.
- Асинхронная транскрибация используется для перевода в текст уже готовых аудиозаписей практически неограниченной продолжительности. Что запись, что расшифровка могут продолжаться часами. Эту технологию используют, когда оперативность распознавания не так принципиальна.
Как работает транскрибация речи?
Общий принцип работы нейронных программ транскрибации речи:
- Запись речи. Формируются аудиоданные, которые впоследствии будут обрабатываться. Это может быть интервью, лекция, встреча или любой другой тип устного общения.
- Предварительная обработка. Записанный аудиофайл может требовать предварительной обработки для улучшения качества звука. Это может включать фильтрацию шумов, нормализацию громкости и другие методы улучшения звука.
- Распознавание речи. Программное обеспечение для автоматического распознавания речи использует алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для преобразования звуковых волн в текст.
- Постобработка текста. Проверяется и корректируется синтаксис, добавляются знаки препинания.
- Форматирование и экспорт. Готовый текст форматируется в соответствии с требованиями клиента или проекта и экспортируется в нужный формат (например, в документ Word, PDF и т.д.)
Основные преимущества транскрибации речи:
1. Экономия времени. Распознавание речи обеспечивает быстрое и точное получение произнесенных текстов, делая содержание удобным для поиска и сканирования. Благодаря этому легче ориентироваться в содержании и быстро находить нужный момент речи.
2. Развитие языковых навыков. Транскрибация естественной речи и аудиофайлов в режиме реального времени дает точную запись, что создает новые возможности для изучения языка - например, когда человеку нужно научиться воспринимать речь на слух, субтитры серьезно помогают в достижении этой цели.
3. Экономия денежных средств, по сравнению с работой человека. Автоматические сервисы транскрибации голоса предоставляют гибкие варианты ценообразования для удовлетворения различных потребностей и бюджетов. Поставщики предлагают бесплатные пробные версии или базовые пакеты, с помощью которых пользователи могут протестировать функционал программного обеспечения, прежде чем оформлять платную подписку.
4. Аутентичность. Качественная транскрибация речи позволяет избежать чрезмерного редактирования или изменения устного содержания, сохраняя характер общения, его поток и непосредственность.
5. Доступность для людей с нарушениями слуха. При подключении автоматических субтитров во время занятий, подкастов и совещаний люди с нарушениями слуха могут участвовать в общей работе на равных с остальными.
Какие недостатки у технологии транскрибации речи?
Все технологические новинки оттачиваются и совершенствуются годами, а иногда и десятилетиями, пока не появляются технологии, их заменяющие. И цикл повторяется снова.
1. Сложные аудиофайлы с несколькими говорящими, либо отличительный акцент, представляют проблему для сервисов транскрибации. В частных случаях транскрибация может не улавливать нюансы и контекст, которые могут быть важны для полного понимания смысла высказывания.
2. Высокие требования к качеству звука. Плохой микрофон, нечеткое произношение, наличие постороннего шума, — влияют на точность текста при расшифровке.
3. Проблема конфиденциальности. При передаче аудио или видео материалов для транскрибации, существует риск перехвата доступа к конфиденциальной информации. Требуется обеспечить соответствующие меры безопасности для защиты информации и использовать проверенные сервисы.
4. Безопасность. Вирусные программы, замаскированные под качественный сервис, могут украсть образец вашего голоса и затем использовать его против вас.
История транскрибации
Первоначально переводом аудиотекста в письменный текст занимались только люди - этот процесс можно было назвать либо диктовкой (когда запись осуществлялась обычным образом), либо стенографированием (когда для записи использовались особые знаки и сокращения).
Первая машина для распознавания речи, которая могла распознавать произнесённые человеком цифры, появилась в 1952 году. В 1962 году на ярмарке компьютерных технологий в Нью-Йорке было представлено устройство компании IBM Shoebox, распознающее 16 слов.
Во второй половине 1960-х студент Стэнфордского университета Радж Редди был первым, кто разработал технологию распознавания непрерывной речи, а не отдельных слов.
Впоследствии исследования продолжались непрерывно - в них участвовали математики, лингвисты, программисты.
В 1990-е годы словарный запас обычной коммерческой системы распознавания речи уже превышал словарный запас человека.
В 2000-е годы с распространением и развитием нейронных сетей и технологий их обучения произошла революция, которая продолжается до сегодняшнего дня - программы автоматического распознавания речи перестали уступать по точности работы профессиональным людям, которые выполняли ту же работу вручную.
Транскрибация речи для бизнеса
Для современных компаний необходимо учитывать мнение клиентов, чтобы точнее понимать их потребности и повышать качество обслуживания. Обычно анализ звонков выполняется вручную, что замедляет и снижает качество работы отдела контроля качества. Автоматизация распознавания речи с помощью транскрибации может помочь в таких случаях.
Речевая аналитика анализирует аудиозаписи звонков, выявляя тенденции и извлекая полезную информацию. Она полезна для компаний, использующих телефонию, и позволяет сократить время обработки звонков, повысить эффективность рекламных звонков и улучшить соблюдение стандартов обслуживания, что способствует увеличению прибыли и лояльности клиентов.
Кроме того, распознавание речи может быть использована для автоматизации телефонных заказов - от живых клиентов их будет принимать не человек, а компьютер.
При управлении бизнесом распознавание речи позволяет экономить время, автоматизируя создание расписаний, планов, записей совещаний и мозговых штурмов.
Транскрибация облегчает создание и ведение документации, перевод аудио- и видеоинформации, автоматизирует техническую поддержку.
Что может предложить Lingvanex
При этом серьезному бизнесу стоит обратить внимание на локальное программное обеспечение для распознавания речи. Такое ПО, разработанное Lingvanex, позволяет исключить отправку и обработку аудиозаписей компании на чужие сервера, что гарантирует безопасность информации.
Установленное на сервер покупателя Локальное ПО для распознавания речи затем обеспечивает транскрибацию на любых связанных с сервером устройствах компании (планшетах, стационарных компьютерах на Windows и Mac OS, мобильных телефонах Android и iPhone).
Кроме полной безопасности, Lingvanex предлагает фиксированная цена при отсутствии каких-либо ограничений на объем обрабатываемой аудиоинформации. То есть за 400 евро в месяц покупатель может транскрибировать хоть тысячу, хоть 50 тысяч часов аудио.
Программное обеспечение само расставляет знаки препинания и может в тексте делать метки времени. Расшифровывается как речь в реальном времени, так и уже записанные файлы форматов FLV, AVI, MP4, MOV, MKV, WAV, WMA, MP3, OGG и M4A.
Возможна бесшовная интеграция Lingvanex On-premise Speech Recognition Software с On-Premise Machine Translation Software, после чего распознанный текст может переводиться в режиме реального времени или постфактум на 109 языков опять же без ограничения по объему перевода.
Для проверки качества работы распознавания речи Lingvanex предлагает бесплатный пробный период.
