Транскрибировать аудио в текст – значит перевести его из звукового формата в письменный. Этот приём применяется везде, где требуется точное воспроизведение речи: в образовании, журналистике, при ведении протоколов собраний и деловых встреч, для создания контента для слабослышащих.
Раньше дословные записи разговоров вились при помощи стенографии. Теперь на помощь пришли технологии. Сначала процесс фиксации облегчился внедрением звукозаписывающих устройств. Позже инновационные решения на базе ИИ взяли на себя и транскрибацию, например, создание субтитров в реальном времени. В статье рассматриваются вопросы, связанные с процессом автоматического распознавания речи, выделены достоинства и недостатки некоторых наиболее распространённых сервисов.
Принципы нейросетевой транскрибации
Звук – это цифровой поток. Датасет – это структурированный набор данных, где каждый объект имеет прописанные характеристики, свойства, связи, места. Датасеты широко используются при обучении нейронных сетей. В нашем случае датасеты представляют собой набор данных с текстовой расшифровкой. При помощи тренировок нейросеть учится распознавать звуки речи в соответствии с текстовыми расшифровками датасетов. Нейросеть устанавливает и запоминает соответствия определённых спектрограмм аудиозаписи с символами. В процессе транскрибирования голоса в текст звуковой файл разбивается на короткие отрезки, представляющие собой некий рисунок. Для разных языков такие графические рисунки выглядят по-разному. Нейросеть запоминает такие рисунки и со временем начинает различать речи, произнесенные на разных языках.
После распознавания нейросети надо полученный рисунок перевести в обычный текст. Для этого она использует декодер – инструмент со списком слов, из которого и надо выбрать подходящее. В результате длительных тренировок система научается подбирать наиболее подходящие контексту слова, фразы, выражения. Заменяя набор слов в декодере на иностранные, можно научить систему транскрибировать аудиофайл с иностранной речью на соответствующем языке. Кроме этого, современные алгоритмы позволяют научить машину использовать персональный контекст. Например, если в телефоне пользователя есть список контактов с именами, можно научить сеть отправлять сообщения с указанием имени, например, «Переведи 100 рублей Васе».
Для транскрибации всё ещё существенной проблемой остаются шумы, нечёткая дикция, скорость и громкость разговора. Чем тише и «грязнее» аудиозапись, тем хуже будет качество распознанной речи.
Достоинства и недостатки автоматической транскрибации
Среди преимуществ транскрибирования речи в текст:
- высокая скорость обработки (транскрибация среднего текста занимает секунды);
- возможность транскрибации в реальном времени, что часто используют для создания субтитров к видео;
- отсутствие ограничений по объёмам;
- возможность работать и с потоками, и с записями;
- интеграция по API: наладить взаимодействие вашего софта с нейросетевым сервисом можно синхронно, асинхронно или в потоковом режиме;
- упрощение выполнения задач тем, кто работает с большими объёмами информации из разных источников, которую требуется хранить в текстовом формате.
Среди недостатков:
- высокие требования к чистоте, чёткости звука, скорости воспроизведения (слишком быстрая, нечёткая дикция повлечёт увеличение ошибок при распознавании);
- ограничения восприятия сложной терминологии;
- ошибки при распознавании нестандартных оборотов речи.
Даже самые продвинутые нейросети пока не могут идеально трансформировать аудио в текстовый формат. Они лишь сокращают время транскрибирования аудиозаписи в текст, упрощают работу слушателя, но всё равно требуют коррекции человеком.
Как выбрать способ транскрибации и сервис
Различают несколько типов транскрибирования:
- автоматический;
- полуавтоматический;
- профессиональный с привлечением специалиста-дешифровщика.
Автоматическое распознавание подразумевает, что вся работа по переводу аудио в текстовый формат выполняется машиной. Оно полностью отвечает запросу, как быстро транскрибировать аудио в текст. Многие компании бесплатно предоставляют свои разработки. Встроенный софт может распознавать и трансформировать речь в реальном времени. Этот вид транскрибации подойдёт для создания субтитров к роликам, для журналистов, берущих интервью, для студентов, записывающих лекции.
Однако качество бесплатных сервисов очень низкое. Точность распознавания резко снижается при появлении шума, если голос тихий или нечёткий. Алгоритмы, как правило, не различают голоса нескольких спикеров, при переводе аудио в текст допускают много грамматических ошибок, некорректно подбирают слова.
Полуавтоматический метод – это сочетание машинной и ручной обработок. Качество готового продукта значительно выше, поскольку для распознавания применяются более продвинутые программы на основе хорошо обученных нейросетей. Здесь выше скорость, точность, грамотность. Выверить письменный документ всё равно придётся, но много времени это не займёт, поскольку большую часть работы машина выполнит хорошо.
Однако за использование дополнительных возможностей придётся платить. Например, продвинутое приложение для iOS Whisper от компании OpenAI автоматически определяет язык, быстро и качественно транскрибирует, расставляет знаки препинания, выделяет абзацы. Месячная стоимость – 10 долларов. Сервис «Писец» предоставляет возмозможность бесплатной высокоскоростной трансформации всего 10 минут, затем скорость резко снижается, поскольку пользователей ставят в очередь. За высокую скорость и отсутствие очереди надо платить по 1290 рублей за 5 часов. В этом случае нейросеть вместо нескольких часов потратит на создание письменного документа несколько секунд или минут (в зависимости от объёма), при этом расставит знаки препинания и тайм-коды. Кстати, «Писец» распознает говор до 5 спикеров.
Полуавтоматический метод можно использовать в бизнесе при проведении встреч, собраний, в журналистике, медицине.
Профессиональный подразумевает работу профессионального транскрибатора, который, прослушивая запись с диктофона или иного источника, точно и быстро транскрибирует с помощью клавиатуры. К услугам профессиональных дешифровщиков обычно прибегают, когда важнее всего точность полученного текста или необходимо соблюсти конфиденциальность.
Выбирая сервис, стоит обращать внимание на:
- точность распознавания речи;
- гарантии конфиденциальности от производителя;
- скорость трансформации;
- дополнительные опции, если в них есть потребность (например, аналитика, редактирование, поиск по тексту);
- стоимость.
AI-секретарь от FollowUp для транскрибации
Использование инструмента гарантирует:
- высокую скорость расшифровки с точностью не ниже 98%;
- полную конфиденциальность;
- абсолютное сохранение всех важных деталей переговоров;
- своевременную рассылку саммари всем заинтересованным лицам.
Кроме этого, AI-секретарь обучен проведению аналитических исследований, например, он может проанализировать содержание встречи с элементами переговоров и дать рекомендации по улучшению принципов общения с клиентом. В сфере рекрутинга нейросетевой помощник может подсказать, как лучше проводить собеседование с кандидатами, чтобы точнее определить их профпригодность, а также выявит слабые места претендента и даст рекомендации по более глубокой проверке.
Сервис уже успешно работает в таких отраслях, как:
- торговля;
- образование;
- проектирование;
- консалтинг;
- рекрутинг;
- маркетинг;
- менеджмент.
При необходимости инженеры FollowUp доработают сервис под нужды вашей компании, а также помогут с его интеграцией.
Сервис облегчает работу персонала, сокращая время на выполнение рутины и помогая вовремя выполнять поставленные задачи, а также руководителя. Для последнего AI-секретарь становиться помощником, позволяющим мониторить производственный процесс, оптимизировать бизнес-задачи, постоянно повышая эффективность работы компании.
Заключение
Как мы убедились, транскрибировать аудио в текст сегодня – это не такая сложная проблема. Высокотехнологичные нейросети автоматического распознавания аудиозаписей становятся надёжными и незаменимыми помощниками во всех сферах, где требуется скоростная и точная обработка больших объёмов аудиоинформации. Несмотря на имеющиеся пока погрешности в предлагаемых решениях, их внедрение в производство значительно упрощает работу и персонала, и руководства, повышает эффективность рабочих процессов, улучшает внутреннюю и внешнюю коммуникативность. А чтобы эффект от внедрения инноваций был ощутимым, выбирайте сервисы с широким перечнем опций.
