langToTranslate:
Английский
Что такое транскрибация Транскрибация — это перевод аудио в текст. Например, у вас есть запись конференции или интервью и нужно написать статью или краткую выжимку мероприятия. В этом случае вам поможет транскрибация.
Расшифровку можно делегировать специалисту по транскрибации: для этого ему понадобится слушать запись и печатать то, что он слышит. С учётом пауз, нужных, чтобы записать услышанное, расшифровка может занять в несколько раз больше времени, чем длина записи.
С помощью онлайн-технологий распознавания голоса можно создать текстовую версию аудиозаписи автоматически: быстро и с минимальными ошибками.
Как устроен перевод аудио в текст Звук — это цифровой поток, который может быть обработан нейросетями. Нейросети учатся распознавать голосовые данные так же, как находить объекты на картинках — с помощью датасетов (в которых есть аудио и размеченная текстовая расшифровка).
С помощью тренировок на датасетах нейросеть учится устанавливать соответствие определённой спектрограммы аудиозаписи символам.
В процессе распознавания запись разбивается на очень короткие отрезки, каждый из которых представляет собой некоторый графический «рисунок», и нейросеть рассчитывает вероятность, что этому отрезку соответствует конкретный текст.
После распознавания может получиться несколько возможных вариантов, что это было за слово. Чтобы выбрать правильный, используется декодер, у которого есть некоторый контекст (возможные слова), и он выбирает среди вероятностей распознанных символов те, из которых получаются слова.
Декодер может использовать персональный контекст. Например, если у пользователя в телефоне есть контакт «Стасян», это слово попадёт в контекст декодера, чтобы пользователь мог воспользоваться голосовой командой «Переведи 1000 рублей Стасяну» в мобильном банке.
Голосовые модели могут обучаться на разных языках, поменяется только набор символов и контекст (словарь) у декодера.
Преимущества использования программного распознавания Скорость распознавания. На обработку коротких аудио в синхронном режиме понадобится доля секунды. Возможность распознавать аудио в режиме онлайн. Это используют некоторые сервисы, создавая автоматические субтитры к видео для пользователей. Любые объёмы. Сервисы, которые переводят запись в текст, могут работать как с потоковыми данными, так и с записями любой длины. От продолжительности зависит скорость распознавания, но это процесс, который не требует участия человека. Интеграция по API. Взаимодействие вашего программного продукта с сервисом распознавания речи возможно разными способами: синхронное (если ответ нужен быстро), потоковое (если речь идет о телефонии или записи аудио на мобильных устройствах) и ассинхронное (если речь идет об отложенной обработке файлов). Иногда нейросети «слышат» лучше, чем человек: в записи с шумным фоном или несколькими источниками звуков они могут уловить речь без помех. С помощью перевода звуковых файлов в текст можно поставить на поток обработку выступлений на конференциях, записей вебинаров, уроков и других материалов, которые могут быть интересны в текстовом виде.
What is transcription?
Transcription is the process of translating audio to text. For example, if you have a recording of a conference or interview and need to write an article or a summary of the event, transcription can be helpful.
Transcription can be delegated to a specialist who listens to the recording and types what they hear. Taking into account the necessary pauses to transcribe what was heard, transcription can take several times longer than the length of the recording.
With the help of online speech recognition technology, a text version of the audio recording can be created automatically, quickly and with minimal errors.
How audio is translated to text
Sound is a digital stream that can be processed by neural networks. Neural networks learn to recognize voice data similar to finding objects in pictures, using datasets with audio and annotated text transcription.
Through training on datasets, neural networks learn to map specific spectrograms of audio recordings to symbols.
During the recognition process, the recording is divided into very short segments, each of which represents a certain graphic "drawing", and the neural network calculates the probability that this segment corresponds to a specific text.
After recognition, there may be several possible options for what the word was. To select the correct word, a decoder is used that has some context (possible words) and selects among the probabilities of recognized characters those that form words.
The decoder can use a personalized context. For example, if a user has a contact named "Stasyan" on their phone, this word will be included in the decoder's context so that the user can use voice command "Transfer 1000 rubles to Stasyan" in mobile banking.
Speech models can be trained in different languages, with the decoder's symbol set and context (dictionary) changing accordingly.
Advantages of using software recognition
Speed of recognition. Processing short audio in synchronous mode takes only a fraction of a second.
Ability to recognize audio in real-time. Some services use this to automatically provide subtitles for video content for users.
Any volume of data. Services that translate recordings to text can handle both streaming data and data of any length. The duration affects the speed of recognition, but the process does not require human intervention.
API integration. Interaction between your software product and the speech recognition service is possible in different ways: synchronous (for quick responses), streaming (for telephony or mobile audio recording), and asynchronous (for deferred processing of files).
Sometimes, neural networks can “hear” better than humans, as they can catch speech in recordings with noisy backgrounds or multiple sound sources without interference.
Translating sound files to text can facilitate the processing of speeches at conferences, webinars, lessons, and other materials that can be of interest in textual form.