Транскрибация аудио в текст: особенности и полезные сервисы для расшифровки

Транскрибация – это перевод аудио и видеозаписей в текст. Например, вы записали на диктофон интервью, а теперь из полученного материала надо написать статью. Раньше вам пришлось бы десятки раз прокручивать аудиозапись, чтобы вручную записать текст интервью. Теперь это можно сделать, используя обученный искусственный интеллект. Пользователю достаточно разместить файл в рабочее поле специальной программы, и машина расшифрует аудио или видео и выдаст результат в текстовом формате.

Транскрибация и история её развития

Транскрибирование записанной ранее речи – приём не новый. Даже до появления звукозаписывающей техники существовали специалисты, занимающиеся транскрибированием, но назывались они по другому – стенографисты. Это были профессионалы, владеющие специальным языком записи текстов при помощи знаков. Такой метод позволял ускорить запись речи выступающего в несколько раз, при этом сохранив полный текст. Затем стенограмму расшифровывали и печатали текст на машинке.

Метод транскрибации был изобретён в середине прошлого столетия, однако его широкое применение стало возможным лишь в начале нулевых, когда появилась технология машинного обучения.

Появление технологии Speech-to-Text или STT сильно облегчило труд тех, чей род занятий связан с обработкой больших объёмов аудио или видео. Самое сложное роботы взяли на себя. Они научились распознавать слова, складывать из них предложения, формировать выжимки (саммари) и многое другое и делают это в десятки раз быстрее, чем человек. Тем не менее машинный перевод пока далеко не идеален. Качество распознавания у многих программ недостаточно высокое, не все нейросети умеют редактировать и форматировать распознанный материал, более простые программы допускают много орфографических и смысловых ошибок.

По этой причине люди пока не торопятся полностью отказаться от ручной транскрибации. Конвертация аудио в текстовый формат в ручном режиме занимает намного больше времени, а услуга дорого стоит. Но в ряде случаев предпочтительнее воспользоваться именно этим методом. Человек способен расслышать даже нечёткую аудиозапись, его не собьёт с толку акцент или плохая дикция. Кроме этого, ручная конвертация может понадобиться, если суть переговоров, совещаний надо сохранить в тайне.

Тем не менее автоматическое конвертирование медиафайлов в текстовый формат всё шире используется в различных отраслях экономики, в образовании, здравоохранении, юриспруденции. Большим достижением является способность ИИ распознавать иностранную речь. Это, с одной стороны, позволяет собирать дополнительную информацию по интересующий теме, а с другой – расширять аудиторию, привлекая иностранных слушателей (зрителей).

Как устроен перевод аудио в текст

Слова состоят из букв, которыми (за редкими исключениями) обозначают звуки, произносимые в устной речи. Звук в современных устройствах преобразуется в цифровой поток, с которым потом и работают программы. Каждый звук или сочетание звуков образуют уникальный, но в то же время характерный рисунок на спектрограмме, которые изучают и анализируют нейросети. Обучение ИИ распознаванию звуков и букв можно сравнить со складыванием пазлов. Ему предлагают датасеты (аналог учебного материала), в которых объединены аудиозапись и текстовая расшифровка, и машина тренируется сопоставлять каждый рисунок, оставленный текущим звуком, с изображением звуков в образцовых датасетах.

Таким образом машина изучает алфавит, обучается из букв складывать слоги, а из слогов слова. Текст, который надо распознать, разбивается на микроотрезки (фонемы), и искусственный интеллект начинает процесс расчёта: какому звуку, слогу или букве эта фонема больше всего подходит.

По такому же принципу определяются слова. Определив слоги, нейросеть обращается к словарю и находит в нём наиболее подходящие слова. Сложение предложений происходит немного сложнее. Здесь уже подбор идёт не только с учётом распознанных слов, но нередко и подбирается по контексту. Например, если встанет вопрос, какой глагол подобрать: «идти» или «ехать», робот проанализирует, какие слова есть рядом. Если это будет «пешеход», то он выберет слово «идти». Если же рядом будут слова, обозначающие транспортные средства, то выбор будет сделан в пользу глагола «ехать».

Большинство нейросетей могут самообучаться. Если пользователь часто употребляет определённые речевые обороты, слова, имена, робот со временем научится их правильно распознавать и употреблять.

ИИ может транскрибировать речь только на том языке, на котором её обучали, поскольку у всех языков разные алфавиты, речевые конструкции, а слова звучат с определённым произношением.

Какие задачи можно решить с помощью транскрибации аудио и видео в текст

Бизнес

Использование интерактивных голосовых систем (IVR) позволяет наладить контакт с покупателем и уточнить его пожелания. Задавая заранее записанные вопросы, робот выяснит предпочтения клиента и подберёт подходящий ответ. Эта манипуляция упростит общение менеджера с клиентом, поскольку, когда дело дойдёт до живого общения, менеджер уже будет иметь представление о том, в каком русле вести переговоры.

Внедрение технологии распознавания голоса в телефонию помогает компании повысить качество обслуживания. Распознанные нейросетью переговоры проще анализировать, выявляя нарушения, некорректное поведение сторон, устанавливать более эффективные приёмы переговоров.

При помощи голосового помощника, который также действует на базе технологии распознавания речи, предприниматели получили возможность протоколировать встречи, собрания, совещания, переговоры. Искусственный интеллект научился записывать, конвертировать, выделять главное, фиксировать договорённости, ответственных лиц, сроки исполнения задач, освободив секретарей от изматывающей рутины.

Кроме этого, используя технологию автоматического распознавания голоса, можно:

• проводить маркетинговые исследования (опросы, анализ отзывов, изменение рынка);
• создавать рекламный видеоконтент для блогов и соцсетей, например с субтитрами, чтобы расширить аудиторию за счёт слабослышащих;
• автоматически формировать клиентскую базу данных;
• для проведения первого этапа рекрутинга, чтобы отсечь заведомо неподходящих кандидатов.

Журналистика

Для работников СМИ большое значение имеет правильность передачи информации о событиях (с датами, логикой изложения, фактами, особенно когда речь идёт об интервью), а также скорость подачи материала в печать. Теперь, имея на руках гаджет с нейросетевыми помощниками, журналисты выполняют свою работу намного быстрее и точнее. Выступления спикеров на съездах, форумах, конференциях, длящиеся часами, роботы расшифровывают и переводят в текстовый формат за считанные минуты. Всё, что остается сделать человеку, – перечитать, исправить ошибки и отформатировать.

Образование, медицина, юриспруденция

Эти три области социально-общественной жизни используют технологию примерно одинаково. Педагоги, студенты, врачи, юристы связаны с необходимостью ведения записей в больших объёмах:

• преподаватели готовят лекционные материалы;
• студенты должны успеть всё законспектировать;
• врачи обязаны тщательно заполнять истории болезни и вести карточки пациентов;
• юристы во время судебных заседаний обязаны фиксировать ход дела и выступления участников во всех подробностях.

Людям этих специальностей внедрение нейросетевых помощников, понимающих человеческую речь, смогло значительно снизить нагрузку, связанную с писаниной, позволив сконцентрироваться на более важных вопросах.

В быту

Возможность голосового управления широко используется в быту. Человек, давая команды голосом, может:

• искать информацию в сети (выбирать музыку, фильмы, статьи);
• совершать банковские переводы;
• управлять рядом функций в автомобиле (задавать адрес навигатору);
• создавать видеоконтент с субтитрами.

Преимущества и недостатки использования STT

5 сервисов для расшифровки