Фонетические подмены, диалекты, сбои при быстром темпе:
типичные ошибки при транскрибации текста ИИ и как их решить
Транскрибация нейросетью стала обычным делом. Zoom, Google Meet и Microsoft Teams предлагают расшифровку совещаний по умолчанию, в Slack автоматически создаются текстовые версии аудиозаписей, а YouTube давно добавляет субтитры к видео.
Согласно исследованию, проведенному в 2018 году изданием Wirecutter, лучшие алгоритмы искусственного интеллекта в то время достигали точности около 73%. Спустя несколько лет показатели выросли до 94%. Некоторые решения — включая бесплатный движок Whisper от OpenAI — способны обойти по точности ручную расшифровки.
При этом ошибки транскрибации с помощью ИИ могут искажать информацию, а в некоторых случаях — приводить к серьезным последствиям.
Разбираем основные ошибки, которые встречаются при использовании ИИ для транскрибации, и способы их минимизировать.
Оглавление:
Фонетические подмены из-за омонимов и близких звуков
В разных языках встречаются слова близкие или идентичные по звучанию, но различающиеся по смыслу и написанию. Например, «лук» и «луг», «код» и «кот». Когда говорящий произносит такое слово, система, ориентируясь на статистическую модель, может выбрать неправильный вариант.
Схожая проблема касается близких звуков, особенно если человек говорит быстро или нечетко артикулирует окончания. Система может «ослышаться» и вместо одного слова подставить другое, особенно если фонетика очень похожа. В результате при транскрибации аудио нейросетью смысл фразы нередко «ломается» и нуждается в ручной доработке.
Как решать:
- Teamlogs использует модель Whisper от OpenAI, которая по умолчанию учитывает контекст. Мелкие несоответствия корректируются с помощью встроенного Умного чата с ИИ. Готовую расшифровку можно дополнительно проверить вручную: функция следования за текстом позволяет быстро переслушивать части аудиозаписи, непосредственно привязанные к тексту.
Трудности с диалектами, акцентами и манерами речи
В русском языке множество вариантов произношения (южные, северные, уральские), а у носителей стандартной фонетики есть собственные особенности. Непривычные ударения, проглатывание гласных и смешение звонких/глухих согласных приводят к ошибкам в распознавании.
Особенно заметны искажения при работе с людьми, только изучающими русский язык, и при очень эмоциональной или быстрой речи носителей.
Как решать:
- Расширять набор аудиопримеров, учитывая разные говоры и манеры речи. Модель Whisper от OpenAI, которую мы используем в Teamlogs, делает это по умолчанию.
- Применять fine-tuning (доворачивание) моделей под конкретные акценты или региональные особенности. Помимо распознавания конкретных акцентов и региональных особенностей, Teamlogs разбивает блоки текста для каждого из спикеров.
Ошибки из-за шумов, эха и некачественной записи
Качество входного аудиосигнала напрямую влияет на точность распознавания. Слишком громкие фоновые шумы: уличный трафик, стройка, людские голоса в кафе, эхо в больших помещениях без звукопоглощения, а также плохое оборудование существенно повышают долю неточностей в итоговой транскрипции.
Когда фоновые звуки громче или на одном уровне с голосом, алгоритм начинает путаться, теряет фрагменты речи. Итогом становятся «дырявые» расшифровки с пропусками, в которых могут вставляться маркеры типа «[неразборчиво]» или совершенно неподходящие по смыслу слова.
Как решать:
- Использовать высококачественные микрофоны, лучше с системой активного шумоподавления.
- Стараться записывать речь в помещениях с хорошей звукоизоляцией.
- В Teamlogs применяется предобработка сигнала: специальные фильтры, умеющие «вычищать» фоновый шум, усиливать голос и подавлять эхо. Мы делаем все возможное, чтобы даже не самая идеальная запись была расшифрована с максимальной точностью.
Сбои при быстром темпе и «проглатывании» слов
Многие люди говорят быстро и эмоционально, особенно если это живой диалог. При высоком темпе в речи появляются сокращения, проглатываются окончания слов или несколько слов сливаются в единый поток. Для транскрибации нейросетью такой звуковой поток может стать трудноразличимым, из-за чего транскрибация даёт сбои.
Помимо темпа, в разговоре часто присутствуют междометия, запинки: «эээ», «ну», «как бы». Эти вставки дополнительно загромождают речь и усложняют задачу распознавания. Система может ошибочно приписывать им смысл, воспринимать их как слова или, наоборот, вместо ключевого термина распознать «ммм».
Как решать:
- Расширять обучающий корпус примерами реальной разговорной речи, а не только дикторскими студийными записями.
- Применять алгоритмы ИИ транскрибации, учитывающие речевые паузы и интонации, чтобы отделять «шуточные» междометия от реальных слов.
- Если задача позволяет, пытаться «научить» пользователей говорить немного медленнее и артикулировать чётче. В корпоративной среде это иногда решается инструктажем.
Как минимизировать ошибки при транскрибации
Ниже — короткий чек-лист для снижения числа ошибок при транскрибации ИИ и общий подход, позволяющий улучшить результат:
1. Контролируйте качество звука: записывайте речь в тихих помещениях, используйте хорошие микрофоны и при необходимости — системы шумоподавления
2. Учитывайте реальные условия: включайте в обучающую выборку примеры быстрой, эмоциональной, диалектной речи
3. Используйте контекст: применяйте модели, способные анализировать фразы целиком (трансформеры и другие современные архитектуры)
4. Дополняйте распознавание семантическими алгоритмами: проверяйте логику и грамматику, чтобы отсеивать «сбитые» фразы или ложные вставки
5. Организуйте постредактуру: в важных проектах всегда полезно перепроверять результат, внося правки вручную
Если вам важно получить максимально корректные результаты, попробуйте наш подход: мы предлагаем как гибкие настройки, так и поддержку умного чата с ИИ, которые при необходимости дорабатывают «проблемные» сегменты. Такой симбиоз технологий и человеческого контроля помогает свести ошибки к минимуму и сэкономить ресурсы, не жертвуя качеством.
Протестируйте Teamlogs для своих задач и оцените его возможности. При регистрации вам не обязательно привязывать карту, а бесплатных 15 минут достаточно чтобы составить первое впечатление.