Транскрибация – это процесс преобразования аудиозаписи в печатный текст. Технология упростила производственные процессы во многих сферах экономического и социального секторов: в бизнесе, медицине, журналистике, образовании. В каждой из них человек смог освободиться от изматывающей необходимости писать больше объёмы текста вручную (лекции, протоколы собраний, интервью). Теперь этот труд взяли на себя роботы.
Историческая справка
Отправной точкой технологии можно считать стенографию. До появления автоматических приспособлений для записи встреч и собраний люди использовали систему специальных знаков, позволяющую повысить скорость записи разговора в несколько раз по сравнению с обычным письмом. Услуги стенографисток более всего были востребованы на заседаниях съездов, в судах. По окончании заседаний записи расшифровывали и печатали на машинке.
С появлением звукозаписывающих устройств – диктофонов – работа человека упростилась, качество записи стало выше, но для трансформации её в печатный вид всё равно приходилось тратить время на многократное прослушивание аудиозаписи и набор текста на печатной машинке.
Технология распознавания голоса появилась более полувека назад. Однако использовать её для транскрибации разговоров стало возможным только в начале нулевых с появлением машинного обучения. Искусственный интеллект научили записывать речь, распознавать её и выводить на экран монитора в текстовом виде.
Дальнейшее развитие направлено на обучение нейросети распознавать сложные профессиональные разговоры медицинской, юридической, инженерной тематики, где применяется специфическая терминология и обороты речи. Кроме этого, продолжается работа над повышением качества распознавания, обучение дополнительным возможностям редактирования, форматирования и т. п.
Впрочем, от ручной транскрибации пока полностью не отказались. Она по-прежнему считается самой точной и достаточно востребована. Например, во время приватных переговоров, когда все нюансы диалога должны остаться в тайне.
Типы транскрибации
Ручная
Этим видом трансформирования аудио- или видеофайлов в текст занимаются профессиональные транскрибаторы. Его преимущество заключается прежде всего в абсолютной точности: человек, в отличие от машины, может расслышать речь, даже если качество аудио невысокое (есть шумы, посторонние отвлекающие звуки). Если что-то сказано недостаточно чётко, то человек поймёт смысл из контекста разговора (диалога). Для нейросетей плохая дикция, акцент, шумовые помехи – факторы, значительно снижающие качество распознавания.
Чтобы профессионально заниматься транскрибированием, человек должен обладать:
- высокой грамотностью;
- высокой скоростью печати;
- внимательностью (чтобы распознавать сложные места);
- собранностью и усидчивостью (разбор записей – работа монотонная и утомительная).
По сравнению с автоматической ручная транскрибация занимает намного больше времени, а услуга стоит дорого.
Автоматическая
В этом случае всё происходит без участия человека. Последнему надо только загрузить запись на сервис или подключиться к платформе, которая будет работать в реальном времени, как, например, FollowUp. Главное преимущество автоматического распознавания речи – это высокая скорость. Нейросеть выдаёт результат через несколько минут. При этом многие программы уже пишут без орфографических и пунктуационных ошибок, умеют форматировать. Тем не менее проверять работу машины всё равно следует, поскольку ошибки могут носить смысловой или логический характер.
Виды автоматического распознавания речи
- Потоковое. Применяется, если надо транскрибировать речь в реальном времени, например, во время телефонного разговора или для формирования субтитров в видеоролике. Пока человек говорит, искусственный интеллект распознаёт её и переводит в текстовый вид в виде субтитров или документа.
- Синхронное. Применяется для транскрибации аудио в мессенджерах. В отличие от потоковой транскрибации, синхронная распознаёт аудиозапись, но справляется только с короткими аудиодорожками (30-40 секунд). Однако для коротких сообщений в мессенджерах этого достаточно.
- Асинхронное. Применяют для работы в офлайн режиме. Подходит для трансформации аудио большого объёма (записей конференций, интервью, лекций, вебинаров).
Как работает технология распознавания речи
Человеческая речь состоит из предложений, которые в свою очередь формируются из слов, записывающихся с помощью букв. За редкими исключениями (Ъ, Ь) буквы обозначают звуки, которые произносятся при устной речи. При воспроизведении каждый звук оставляет уникальный рисунок на спектрограмме аудиозаписи. Суть машинного обучения заключается в том, чтобы научить нейросеть распознавать такие рисунки, сопоставлять со звуками и подбирать нужные буквы, из которых затем складывать слоги и слова.
Учебные материалы для нейросети – датасеты – представляют собой фрагменты записи голоса и сопровождающий его размеченный текст. Машине предлагают разгадывать такие датасеты, в результате чего у неё формируется база данных. Чем больше часов было потрачено на обучение (и распознано датасетов), тем грамотнее будет работать робот в будущем.
При необходимости трансформации речи с иностранного языка, необходимо, чтобы машина прошла обучение на том языке.
Для трансформирования звука в текст ИИ использует акустическую модель, при складывании слов в предложения – языковой. Если каких-то слов он не находит в словаре, то подбирает подходящие по смыслу, исходя их контекста.
Схематически процесс трансформирования можно разбить на несколько этапов:
- Запись аудио.
- Анализ, при котором робот разбивает текст на фонемы (очень короткие речевые фрагменты) и распознаёт звуки.
- Расшифровка, в ходе которой определяются буквы, слоги и слова.
- Преобразование распознанных частей в предложения.
- Декодирование.
Сферы применения транскрибации
Бизнес
По статистике, технологии распознавания речи уже внедрили 25% компаний. Инновации расширили возможности бизнеса:
- позволили оптимизировать производственные процессы;
- улучшили коммуникаци внутри компании, а также между менеджерами и клиентами;
- избавили персонал от рутины, связанной с ведением протоколов, заполнением анкет, карточек;
- упростили процесс рекрутинга.
Предпринимательская деятельность связана с большим количеством встреч, совещаний, переговоров. При этом важно фиксировать не только общую канву встреч, но и детали, связанные с принятыми решениями, назначением ответственных лиц, дедлайнов. Раньше протоколы вёл секретарь, в чьи обязанности входило подробное описание деталей, обработка, распечатка текста и рассылка его участникам встреч. Теперь всё это делает нейросеть.
Возможность транскрибации звонков и телефонных переговоров позволила отслеживать качество работы менеджеров, наладить соблюдение скриптов, снизить потерю звонков, улучшить коммуникацию с клиентами.
Ещё одно преимущество внедрения технологий распознавания речи – возможность изучения рынка. В колл-центрах нейросеть заменила операторов, в разы повысив эффективность работы: ИИ не ходит в отпуск, на больничный, может работать в формате 24/7, не устаёт и не раздражается из-за грубости абонентов.
При приёме на работу на нейросеть чаще перекладывают первичное интервью, в ходе которого робот задаёт стандартный набор вопросов, анализирует ответы на них и отсеивает кандидатов, которые не соответствуют общим критериям.
Образование
Появившиеся бесплатные платформы распознавания речи намного упростили учёбу студентов. Раньше им приходилось часами в быстром темпе записывать за преподавателем лекции, упуская часть информации, а затем дома разбирать плохо читаемые строки. Теперь записывать лекции можно при помощи программ, позволяющих одновременно делать аудиозапись и расшифровывать услышанное в текстовый формат. При этом информация будет более полной, поскольку машина ничего не упустит.
Проще стало и преподавателям. Они также могут составлять свои лекции, устно надиктовывания материал в микрофон, а затем отправлять нейросетям на расшифровку. Такие материалы можно рассылать студентам, если по какой-либо причине они не могут присутствовать на очном занятии.
Технология нашла отклик и в научной среде. Учёные активно используют инновацию для записи текстов встреч и конференций, собирая таким образом материал для диссертаций.
Журналистика
Работникам СМИ инновация, также как и студентам, значительно облегчила работу. Им стало проще брать интервью (машина всё пишет точно, не упускает и не искажает факты и смыслы, что очень важно). Благодаря технологии журналисты смогли сократить время между сбором информации и отправкой готовой статьи в печать. Ведь появились программы, позволяющие параллельно с записью и транскрибацией вносить коррективы, фактически создавая статью на ходу.
Создание видеоконтента
Блоггеры, ведущие каналы на YouTube, используют технологию для создания субтитров на разных языках, что расширяет их аудиторию, привлекая подписчиков из других стран (большинство программ для распознавания речи владеет десятками языков). Субтитры – это спасение для пользователей с нарушением слуха.
Медицина
Технологии автоматического транскрибирования нашла применение в медицинской отрасли. В первую очередь с их помощью стало возможным разгрузить врачей и средний медперсонал от рутины, связанной с заполнением историй болезней. Используя нейросетевых помощников на приёме, врач также может не тратить время на заполнение карточки, а надиктовывать информацию машине, уделяя больше внимания пациенту.
Онлайн-секретарь от FollowUp
AI-секретарь – это умное приложение для организации, проведения и анализа встреч, а также совещаний. Модель подойдёт и малым, и крупным компаниям, сделает их встречи более организованными и продуктивными.
Al-секретарь:
- запишет встречу;
- транскрибирует разговор;
- составит саммари с указанием темы, основных вопросов, выводов, поставленных задач и ответственных лиц;
- разошлёт электронные письма участникам.
Приложение подключается к рабочему календарю, а его наладка занимает не более получаса. Точность транскрибации составляет 98%, а сохранность информации – 100%.
Подойдёт:
- владельцам бизнеса;
- менеджерам;
- проектным командам;
- кадровым отделам.
Первые 100 минут использования бесплатны. Для малых компаний и растущего бизнеса разработана гибкая тарифная сетка. Для крупных предприятий действуют индивидуальные условия.
