С ростом популярности аудиовизуального контента растет и потребность в его расшифровке. Есть разные форматы расшифровки аудио в текст, какой же метод лучше всего использовать? Например, использование автоматических сервисов ― это быстро, но у этого метода есть и недостатки. Поэтому сохраняется потребность в специалистах-транскрибаторах.
Автоматические сервисы распознавания речи
Искусственный интеллект ― это самый быстрый вариант. Но качество обычно страдает. Машинная транскрибация может быть применима только к «чистому» аудио. Во всех остальных случаях, таких как невнятная речь, фоновый шум, низкое качество записи ― точность оставляет желать лучшего.
А если речь идет о заказчиках расшифровки из медицинского, исследовательского или юридического секторов, то неточности в расшифровке могут дискредитировать авторов.
Программное обеспечение улучшается за счет машинного обучения. Но как только появляется нестандартная задача, и технология дает сбой. Это значит, что возможности машин ограничены. Поэтому дословная стенограмма с использованием искусственного интеллекта невозможна. Также сложно сегментировать информацию в шаблон.
Использование человеческого труда для транскрибации
Транскрибация требует высокой квалификации. Кажется, что это просто ― слушать и записывать речь, но это трудоемкий процесс, расшифровка нескольких минут аудио занимает больше часа.
Опытные транскрибаторы, используя программное обеспечение для оптимизации звука и инструменты для обработки файлов, могут работать намного быстрее. Конечно, автоматическая транскрибация срабатывает быстрее, но качество человеческой работы существенно выше ― 99% точности. И больше гибкости в подаче информации.
Часто заказчики транскрибационных услуг просят расшифровать запись дословно, но осмысленно. Это означает, что любые запинки, повторения или некоторые разговоры не по теме могут быть отредактированы. Технологии ИИ пока не настолько «умные».
Также транскрибаторы обеспечивают гибкий подход при форматировании и использовании сделанных на заказ шаблонов. Транскрибаторы могут разбить аудио на части, и анализировать данные станет намного проще.
Выводы
Машинные технологии для транскрибирования аудио в текст ― это быстрее и дешевле. Но услуга перестает быть экономически эффективной, если это в ущерб точности и качеству. Стенограммы с ошибками непригодны для использования.
Услуги профессиональных транскрибаторов стоят дороже, но результаты получаются более высокого качества. К тому же, машины не могут обеспечить гибкости в работе. Люди понимают, что они конкурируют с ИИ, поэтому работают на опережение, и оперативно внедряют новые системы управления бизнес-процессами.
Читайте также: Расшифровка аудиозаписей
Источник: https://waywithwords.net/exploring-the-best-way-to-transcribe-audio-to-text-in-2019/
