AI transcription muuntaa puhutun kielen kirjoitetuksi tekstiksi käyttäen tekoälyä ja koneoppimista. Tekoälypohjainen transkriptiomalli tukee tätä prosessia, ja sen laatu ja koko määrittävät tarkkuuden, kontekstin, mukautuvuuden, kielen tuen ja kohinan käsittelyn.
Tutkitaanpa OpenAI:n Whisper-puheäänitysohjelman tekoälymallien variaatioita, sillä Whisper-ohjelma on VocalStack-alustan ydinmalli:
| 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 |
Parametrit ovat tekoälymallien sisäisiä asetuksia, jotka säätyvät koulutuksen aikana, jolloin malli voi oppia erilaisia malleja datasta, kuten tunnistaa eri kieliä, aksentteja ja konteksteja. Kun parametreja on enemmän, malli voi tallentaa nämä yksityiskohdat tehokkaammin, mikä johtaa laadukkaampaan ja tarkempaan transkriptioon.
Jotta ymmärtäisimme paremmin tekoälymallien koon vaikutuksen, käytämme erilaisia Whisper-malleja, joiden avulla voimme transkriboida esimerkin jostakin puheesta:
80%
EroRaakateksti
EroIn 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!
Hyvä transkriptiomalli tarjoaa muutakin kuin pelkän tekstin. Tässä on keskeisiä ominaisuuksia etsiä:
- Tarkkuutta! - Mitä?- Virheelliset transkriptiot voivat johtaa väärinkäsityksiin. Tämä tapahtuu erityisesti silloin, kun tekoäly luo täydellisiä lauseita, jotka näyttävät ensi silmäyksellä oikeilta, mutta eivät kuvasta tarkasti sitä, mitä äänessä sanottiin.
- Kontekstuaalinen ymmärrys - Kehittyneet mallit ymmärtävät homofoneja (sanoja, jotka kuulostavat samalta, mutta joilla on erilainen merkitys) sen mukaan, missä kontekstissa niitä käytetään. Esimerkiksi englanninkieliset sanat "bare" ja "bear" kuulostavat identtisiltä, mutta niillä on täysin erilaiset merkitykset, ja transkriptiomallin on ymmärrettävä asiayhteys, jotta se voi valita oikean sanan. Tämä sisältää myös tunnistaa ja oikein muotoilla kokonaisuuksia, kuten päivämäärät, kellonajat ja oikeat substantiivit.
- Kieli ja aksentti tuki - Korkealaatuiset mallit tukevat useita eri kieliä ja aksentteja, joten transkriptiopalvelut ovat maailmanlaajuisen käyttäjäkunnan saatavilla. Tämä osallistava lähestymistapa laajentaa tekoälyn transkriptiopalveluiden mahdollisia sovelluksia ja varmistaa, että muut kuin äidinkielenään puhuvat tai vahvalla alueellisella aksentilla puhuvat henkilöt ovat oikein edustettuina.
- Käsittely meluisissa ympäristöissä - Puheen kirjaaminen tarkasti meluisissa ympäristöissä tai taustaäänien kanssa on haastavaa. Tallennusolosuhteet voivat olla vähemmän kuin ihanteelliset esimerkiksi live-tapahtumien tai kiireisten toimistoympäristöjen yhteydessä. Suuremmat ja kehittyneemmät AI-mallit ovat usein paremmin varustettuja melunvaimennustekniikoilla ja pystyvät tehokkaasti eristämään puhujan äänen ei-toivotusta taustamelusta.
- Sopeutumiskyky - Hyvä malli voi mukautua eri aloilla, kuten lääketieteessä, oikeustieteessä tai tekniikassa, käytettävään terminologiaan. Tämä mukautuvuus parantaa transkription merkitystä ja hyödyllisyyttä näiden alojen ammattilaisille, koska se tallentaa tarkasti erikoissanaston.
Olemme keskustelleet suurten tekoälymallien käytön eduista transkriptiossa ja niiden tuomista haasteista. Vaikka suuret mallit tarjoavat erinomaista laatua, tarkkuutta ja asiayhteyden ymmärtämistä, niihin liittyy korkeampia kustannuksia, laitteistovaatimuksia ja haasteita, jotka liittyvät mukautetun ratkaisun käyttöönottoon nopean transkriptiosuorituskyvyn varmistamiseksi.
Voit lukea lisää tästä täältä:
Monet SaaS-transkriptiopalvelut eivät yleensä paljasta, mitä tekoälymalleja ne käyttävät, usein siksi, että ne yrittävät leikata kustannuksia välttämällä suuria, resursseja vaativia malleja. Sen sijaan ne saattavat käyttää pienempiä malleja infrastruktuurikustannusten vähentämiseksi uhraamalla prosessissa jonkin verran tarkkuutta ja monipuolisuutta.
Jos olet vakuuttunut siitä, että suuret mallit ovat välttämättömiä parhaiden transkriptiotulosten saavuttamiseksi, on tärkeää löytää käytännöllisiä tapoja tehdä niiden käyttöönotosta kannattavaa yrityksellesi. Tässä VocalStack tulee mukaan – tarjoamalla ratkaisuja, jotka helpottavat kehittyneiden tekoälymallien hyödyntämistä ilman, että sinun tarvitsee huolehtia infrastruktuurin monimutkaisuudesta tai kohtuuttomista kustannuksista.
Lue lisää täältä. https://www.vocalstack.com/business
VocalStack tarjoaa sekä esiäänitettyjä että live-transkriptioita kohtuulliseen hintaan. Lisäksi VocalStack hyödyntää ilman lisäkustannuksia monipuolista valikoimaa tekoälymalleja jokaisen transkription laadun parantamiseksi, mukaan lukien:
- Yhteenveto - Luodaan ytimekäs yhteenveto transkriptiosta.
- Avainsanat - Tunnista keskeiset aiheet ja lauseet transkriptiosta.
- Kappaleen segmentointi - Tekstin jäsentäminen luettaviksi kappaleiksi.
- Sana tason aikaleimat - Jokaiselle sanalle annetaan tarkka aikaleima, jotta sisältöä voidaan seurata tarkasti.
Suuret tekoälymallit muuttavat tapaa, jolla olemme vuorovaikutuksessa puheesta tekstiin -teknologian kanssa. VocalStackin kaltaiset alustat hyödyntävät näitä kehittyneitä malleja tarjotakseen tarkkoja, reaaliaikaisia ja monikielisiä transkriptioita, joissa on lisäkerroksia kontekstin ymmärtämistä ja jälkikäsittelyä varten. Olipa kyseessä virheettömän kieliopin varmistaminen, 57 kielen tukeminen tai erikoisterminologiaan mukautuminen, suurten tekoälymallien rooli on korvaamaton.
Kaikille, jotka haluavat integroida huippuluokan puheesta tekstiin -ratkaisuja, valinta on selvä – suuret tekoälymallit tarjoavat luotettavuuden, tarkkuuden ja monipuolisuuden, joita tarvitaan, jotta transkriptiot eivät ole vain mahdollisia, vaan myös tehokkaita.
Oletko valmis kokemaan seuraavan tason transkriptiota? Vieraile VocalStackissa jo tänään ja näe, miten tekoäly voi muuntaa puheesi toimivaksi, sujuvaksi tekstiksi.
Scroll Up