Транскрибация аудио в текст. Нейросети и машинное обучение

История транскрибации началась задолго до появления компьютеров. Секретари римских императоров записывали на восковые таблички речи для истории. В новое время стенографисты фиксировали заседания судов и парламентов. В середине ХХ века появились диктофоны: благодаря им запись голоса стала доступнее, но транскрибировать приходилось часами.

Сегодня с помощью программ и сервисов для распознавания речи можно получить расшифровку часовой записи меньше чем за 3 минуты.

Можно выделить три типа транскрипции аудио в текст:

Ручная транскрибация. Предполагает, что человек прослушивает аудиофайл и вручную набирает текст. Подходит для записей с низким качеством звука и сложными акцентами. Часто используется в судебных, медицинских и исследовательских целях.

Автоматическая транскрибация. Практически не требует вашего участия. Процесс полностью автоматизирован и выполняется с использованием нейросетей. Загружаете аудиофайл — через пару минут получаете текстовый документ.

Полуавтоматическая транскрибация. Сочетает автоматическую генерацию текста с последующей ручной проверкой и редактированием. Это самая частая практика.

Если рассматривать, насколько транскрипция приближена к оригиналу, то можно выделить еще три типа:

Чистая транскрибация. Из нее полностью убирают паузы, междометия, повторы и речевые ошибки. Такую расшифровку легче воспринимать и анализировать.

Дословная транскрибация. Содержит каждое произнесенное слово, включая паузы, неверные начала предложения, междометия и повторения. Она используется в исследованиях, где контекст и манера речи имеют значение — например, в лингвистике или психологии.

Интеллектуальная транскрибация. В такой транскрипции важно передать смысл сказанного и сохранить структуру сообщения. Транскрибатор старается точно передать информацию и не фокусируется при этом на каждом звуке.

Выделим четыре ключевых этапа:

1. Добавление аудиофайла. Загружаете файл в программу или веб-сервис, который использует алгоритмы обработки естественного языка (NLP).

2. Анализ данных. Сначала сервер избавляется от посторонних шумов, а затем запись делится на равные кусочки. Их кодируют в числа — и подключаются алгоритмы искусственного интеллекта.

3. Расшифровка. Распознанная речь преобразуется в текст. Нейросеть может также распознавать знаки препинания и базовую разметку текста.

4. Постобработка. На этом этапе система выдает окончательный текстовый результат, исправив ошибки и расставив знаки препинания. Ошибки могут встречаться в идиомах или специализированной лексике.

В бизнесе транскрипция аудио в текст на основе ИИ дает больше возможностей. Несколько примеров из разных сфер:

Редакции и маркетинговые агентства. Проводят исследования с помощью нейросети, создают контент и сокращают цикл его производства.

В статье от NNGroup «Accelerating Research with AI» подробно раскрываются исследовательские задачи, где пригодится ИИ.

Вот часть из них:
● сформулировать гипотезу
● выбрать тип исследования под бизнес-задачу
● составить список вопросов
● выявить закономерности
● составить отчет

Образовательные учреждения. Университеты используют транскрипцию аудио в текст онлайн для создания лекций, доступных как для студентов, так и для преподавателей. Это облегчает доступ к информации для людей с нарушениями слуха.

Рекрутинг. Специальные программы позволяют проводить интервью без участия HR-специалиста: нейросеть задает вопросы и сохраняет ответы. Затем другие алгоритмы анализируют текст и оценивают, насколько кандидат соответствует требованиям компании.

Медиакомпании. Например, радиостанции и студии подкастов преобразовывают аудио в текст. Это повышает вероятность, что контент дотянется до нужной аудитории.

Юридические фирмы. Благодаря транскрибации судебных заседаний и интервью юристы могут сфокусироваться на аналитике, а не на рутинной административной работе.

Преобразование голоса в текст нейросетью может выглядеть так уже через несколько лет:

● Дополненная реальность (AR): субтитры в реальном времени в очках AR
● Виртуальная реальность (VR): текстовое сопровождение в виртуальной реальности
● Интернет вещей (IoT): устройства с голосовым управлением и мгновенной транскрипцией

● Распознавание тона, эмоций и скрытого смысла
● Обработка идиоматических выражений и культурных нюансов

● Квантовые алгоритмы для обработки больших объемов аудиоданных
● Квантовое машинное обучение для высокой точности и скорости

4. Персонализированные помощники по транскрипции:

● ИИ для определения индивидуальных речевых моделей и предпочтений
● Услуги транскрипции, адаптированные к конкретным отраслям

Интеграция этих систем в повседневную жизнь и рабочие процессы откроет новые возможности для общения, обмена информацией и управления данными. Мгновенная транскрипция будет под рукой.

Благодаря искусственному интеллекту можно оптимизировать работу: получите быструю и качественную расшифровку, которую легко анализировать или делиться с командой.

С быстрой транскрибацией и анализом поможет онлайн-сервис Teamlogs. Он переведет аудио и видео в текст за пару минут. С точностью расшифровки — 95%.

Преимущества Teamlogs:

● Поддержка всех популярных форматов файлов
● Поддержка русского и английского языков
● Автоматическая расстановка знаков препинания
● Разделение текста на спикеров
● Встроенный редактор прямо в браузере

Teamlogs принимает все популярные форматы аудио- и видеофайлов, включая MP4, MKV, FLV, AVI, MOV, WMV, M4A, MP3, OGG, AAC, WAV, FLAC, WMA. Максимальный размер файла — 1,5 Гб.

Нажмите на кнопку «Загрузить файл» на главной странице. Перетащите файл в появившееся окно. Выберите язык, на котором записано интервью — сервис поддерживает множество языков, но лучше всего работает с русским и английским. После этого выберите количество спикеров, участвующих в записи.

Ознакомьтесь с текстовой версией. Перечитайте стенограмму, параллельно прослушивая запись. Убедитесь, что реплики верно распределены между спикерами. Используйте маркеры для выделения важных фрагментов.

Если вам не нравится ответ — перечислите критерии, по которым вы будете оценивать результат. Советы по редактированию текста с помощью нейросети и примеры запросов собрали в гайде.

Нажмите на кнопку «скачать стенограмму». В появившемся окне выберите необходимый вам формат экспорта (Word, Excel или SubRip). Включите или выключите нумерацию реплик, имена спикеров и таймкоды.

В Teamlogs легко работать с имеющимися данными. За пару минут у вас будет подробная расшифровка интервью или совещания, которую можно проанализировать с помощью встроенного искусственного интеллекта.

Например, если дать команду «Найди цитаты, где респондент говорит про своих клиентов» — умный чат сразу выдаст список подходящих цитат с пояснением.

Подробнее о том как работать с транскрипцией в Teamlogs — читайте пошаговую инструкцию.