AI transskription konverterer talt sprog til skriftlig tekst ved hjælp af AI og maskinlæring. En AI-transskriptionsmodel driver denne proces, og dens kvalitet og størrelse bestemmer nøjagtighed, kontekst, tilpasningsevne, sprogstøtte og støjhåndtering.
Lad os udforske AI-modelvariationer fra OpenAI's transskriptionssoftware Whisper, som fungerer som kernemodellen for VocalStack-platformen:
| Model | Parameters | Transcription Quality |
|---|---|---|
| Whisper Tiny | 39 Million | Limited |
| Whisper Base | 74 Million | Moderate |
| Whisper Small | 244 Million | Good |
| Whisper Medium | 769 Million | Very Good |
| Whisper Large-v3 | 1.55 Billion | Excellent |
Parametre er de interne indstillinger i en AI-model, der justeres under træning, hvilket gør det muligt for modellen at lære mønstre i dataene, såsom at genkende forskellige sprog, accenter og kontekster. Flere parametre betyder, at modellen kan indfange disse detaljer mere effektivt, hvilket fører til højere kvalitet og mere nøjagtige transskriptioner.
For bedre at forstå effekten af en AI-models størrelse, lad os bruge de forskellige Whisper-modeller til at transskribere et eksempel på tale:
80%
ForskelRå tekst
In a quaint little cafée near the Thames, Claire chuckled as Pierre ate eight eclairs all in one go. Anticipating gastroeisophageal reflux, he said, "nope, they're not worth it!". Later, they called a Lylift to drive them to the park, as Pierre thinks it's cheaper than Uber. As they walked under the glow of the noctialucent sky, they jumped when they'd seen a bear clothed only in his beare fur. Pierre cried out loud, "Mon Dideu!". They both leapt hastily into the river and swam for Chiswick Eyoat. Phewoo!
Original Text
In a quaint little café near the Thames, Claire chuckled as Pierre ate eight eclairs all in one go. Anticipating gastroesophageal reflux, he said "nope, they're not worth it!" Later, they called a Lyft to drive them to the park, as Pierre thinks its cheaper than Uber. As they walked under the glow of the noctilucent sky, they jumped when they'd seen a bear clothed only in his bare fur. Pierre cried out loud, "Mon Dieu!" They both leapt hastily into the river and swam for Chiswick Eyot. Phew!
En god transskriptionsmodel tilbyder mere end bare grundlæggende tekstoutput. Her er de vigtigste kvaliteter at kigge efter:
- Nøjagtighed! - Ja.- Unøjagtige transskriptioner kan føre til misforståelser. Dette sker især, når AI skaber komplette sætninger, der synes korrekt ved første øjekast, men ikke præcist afspejler, hvad der blev sagt i lyden.
- Kontekstuel forståelse - Avancerede modeller forstår homofoner (ord, der lyder det samme, men har forskellige betydninger) baseret på den sammenhæng, de bruges i. For eksempel lyder ordene 'bare' og 'bear' identisk på engelsk, men har helt forskellige betydninger, og en transskriptionsmodel skal forstå konteksten for at vælge det korrekte ord. Dette omfatter også at genkende og korrekt formatere enheder som datoer, tidspunkter og rigtige navneord.
- Sprog og Accent Support - Modeller af høj kvalitet understøtter en bred vifte af sprog og accenter, hvilket gør transskriptionstjenester tilgængelige for en global brugerbase. Denne inklusion udvider de potentielle anvendelser af AI-transskriptionstjenester og sikrer, at ikke-indfødte talere eller personer med stærke regionale accenter er præcist repræsenteret.
- Håndtering af støjende miljøer - Det er udfordrende at transskribere tale præcist i støjende omgivelser eller med baggrundslyde. Mindre end ideelle optagelsesforhold kan omfatte live-begivenheder eller i travle kontormiljøer. Større, mere avancerede AI-modeller er ofte bedre udstyret med støjreduktionsteknologier og kan effektivt isolere talerens stemme fra uønsket baggrundsstøj.
- Tilpasningsevne - En god model kan tilpasses specifik terminologi, der anvendes i forskellige domæner såsom medicinske, juridiske eller tekniske områder. Denne tilpasningsevne forbedrer transkriptionens relevans og brugbarhed for fagfolk på disse områder ved nøjagtigt at fange specialiseret ordforråd.
Vi har diskuteret fordelene ved at bruge store AI-modeller til transskription og de udfordringer, de medfører. Mens store modeller tilbyder overlegen kvalitet, nøjagtighed og kontekstuel forståelse, kommer de med øgede omkostninger, hardwarekrav og udfordringerne ved at implementere en brugerdefineret løsning for at sikre hurtig transskription.
Du kan læse mere om dette her:
Mange SaaS-transskriptionstjenester afslører typisk ikke, hvilke AI-modeller de bruger, ofte fordi de forsøger at reducere omkostningerne ved at undgå store, ressourcekrævende modeller. I stedet kan de bruge mindre modeller for at reducere infrastrukturomkostningerne, hvilket ofrer en vis nøjagtighed og alsidighed i processen.
Hvis du er overbevist om, at store modeller er afgørende for at levere de bedste transskriptionsresultater, er det afgørende at finde praktiske måder at gøre deres implementering levedygtig for din virksomhed. Det er her, VocalStack kommer ind i billedet – ved at levere løsninger, der gør det nemmere at udnytte avancerede AI-modeller uden at skulle bekymre sig om infrastrukturkompleksitet eller urimelige omkostninger.
Læs mere her. https://www.vocalstack.com/business
VocalStack tilbyder både præ-indspillede og live transskription tjenester til en rimelig pris. Derudover, uden ekstra omkostninger, VocalStack udnytter en bred vifte af AI modeller til at forbedre kvaliteten af hver transskription, herunder:
- Resumé - Generering af præcise resuméer af transskriptionen.
- Nøgleord - Identificere nøgleemner og sætninger fra transskriptionen.
- Afsnit segmentering - Strukturering af tekst i læsbare afsnit.
- Tidsstempler på ordniveau - Giver præcise tidsstempler for hvert ord for at hjælpe med at spore indhold nøjagtigt.
Store AI-modeller ændrer den måde, vi interagerer med tale-til-tekst-teknologi. Platforme som VocalStack udnytter disse avancerede modeller til at levere præcise, real-time og flersprogede transskriptioner, med yderligere lag af kontekstuel forståelse og efterbehandling. Uanset om det er at sikre fejlfri grammatik, understøtte 57 sprog eller tilpasse sig specialiseret terminologi, er rollen som store AI-modeller uerstattelig.
For alle, der ønsker at integrere banebrydende tale-til-tekst-løsninger, er valget klart – store AI-modeller giver den pålidelighed, nøjagtighed og alsidighed, der er nødvendig for at gøre transskriptioner ikke blot mulige, men også effektive.
Klar til at opleve næste niveau af transskription? Besøg VocalStack i dag og se, hvordan AI kan omdanne dine talte ord til handlingsorienteret, flydende tekst.
Scroll Up