AI 전사는 AI와 기계 학습을 사용하여 구두 언어를 글로 변환합니다. AI 전사 모델이 이러한 프로세스를 지원하며, 이 모델의 품질과 크기는 정확도, 맥락, 적응성, 언어 지원 및 노이즈 처리를 결정합니다.
VocalStack 플랫폼의 핵심 모델인 OpenAI의 녹음 소프트웨어 Whisper의 AI 모델 변형을 살펴보겠습니다.:
| 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 |
매개변수는 훈련 중에 조정되는 AI 모델의 내부 설정으로, 모델이 다른 언어, 억양, 맥락을 인식하는 등 데이터의 패턴을 학습할 수 있도록 합니다. 더 많은 파라미터는 모델이 이러한 세부 사항을 더욱 효과적으로 캡처할 수 있음을 의미하며, 이로 인해 품질이 향상되고 녹음이 더욱 정확해집니다.
AI 모델의 크기가 미치는 영향을 더 잘 이해하려면 다양한 Whisper 모델을 사용하여 몇 가지 발언의 예를 기록해 보겠습니다.:
80%
차이점원시 텍스트
차이점In 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!
좋은 기록 모델은 기본적인 텍스트 출력 이상을 제공합니다. 여기에 찾을 수있는 핵심 자질이 있습니다 :
- 정확도! - 괜찮아- 부정확한 기록은 오해를 초래할 수 있다. 이것은 특히 AI가 처음 보기에 올바른 것처럼 보이지만 오디오에서 말한 내용을 정확하게 반영하지 않는 완전한 문장을 생성할 때 발생합니다.
- 상황적 이해 - 고급 모델은 동음이의어(같은 소리를 내지만 다른 의미를 가진 단어)를 사용되는 상황에 따라 이해합니다. 예를 들어, 영어에서 'bare'와 'bear'는 똑같은 소리를 내지만 완전히 다른 의미를 가지고 있으며, 번역 모델은 올바른 단어를 선택하기 위해 문맥을 이해해야 한다. 여기에는 날짜, 시간, 명사와 같은 엔티티를 인식하고 올바르게 서식화하는 것도 포함됩니다.
- 언어 및 억양 지원 - 고품질 모델은 다양한 언어와 억양을 지원하므로 전 세계 사용자가 편집 서비스를 이용할 수 있습니다. 이러한 포용성은 AI 녹음 서비스의 잠재적 응용 분야를 확장하고, 비모국어 사용자 또는 강한 지역 억양을 가진 개인이 정확하게 표현되도록 보장합니다.
- 시끄러운 환경 처리 - 시끄러운 환경이나 배경 소리에서 음성을 정확하게 기록하는 것은 어렵습니다. 이상적이지 않은 녹화 조건에는 라이브 이벤트 또는 바쁜 사무실 환경이 포함될 수 있습니다. 더 크고 고급 AI 모델은 종종 노이즈 감소 기술을 더 잘 갖추고 있으며 원치 않는 배경 소음으로부터 발음자의 목소리를 효과적으로 분리할 수 있습니다.
- 적응력 - 좋은 모델은 의학, 법률, 기술 분야와 같은 다른 분야에서 사용되는 특정 용어에 적응할 수 있다. 이러한 적응성은 전문 어휘를 정확하게 캡처함으로써 해당 분야의 전문가들에게 전사의 관련성과 유용성을 향상시킵니다.
우리는 기록에 대규모 AI 모델을 사용하는 장점과 그것이 가져오는 도전에 대해 논의했습니다. 대형 모델은 우수한 품질, 정확성, 상황에 대한 이해를 제공하지만 비용, 하드웨어 요구 사항이 증가하고 신속한 번역 성능을 보장하기 위해 맞춤형 솔루션을 구현하는 데 있어 어려움이 따릅니다.
여기에 대해 자세히 읽을 수 있습니다 :
많은 SaaS 변환 서비스는 일반적으로 어떤 AI 모델을 사용하는지 공개하지 않으며, 이는 대규모의 리소스 집약적인 모델을 피함으로써 비용을 절감하려고 시도하기 때문이다. 대신, 그들은 인프라 비용을 줄이기 위해 작은 모델을 사용할 수 있으며, 이 과정에서 일부 정확도와 다양성을 희생시킬 수 있습니다.
대형 모델이 최상의 기록 결과를 제공하는 데 필수적이라고 확신한다면, 비즈니스에서 실행 가능한 실용적인 방법을 찾는 것이 중요합니다. 이러한 상황에서 VocalStack은 인프라의 복잡성이나 과도한 비용에 대해 걱정할 필요 없이 고급 AI 모델을 보다 쉽게 활용할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
여기서 더 읽어보기 https://www.vocalstack.com/business
VocalStack은 합리적인 가격으로 사전 녹음 및 실시간 녹음 서비스를 제공합니다. 또한 추가 비용 없이 VocalStack은 다양한 AI 모델을 활용하여 다음을 포함한 각각의 녹음의 품질을 향상시킵니다.:
- 요약 - 기록의 간결한 요약을 생성합니다.
- 키워드 - 녹음본에서 주요 주제와 구문을 식별합니다.
- 단락 분할 - 읽기 쉬운 단락으로 텍스트 구조화.
- 단어 수준 시간 스탬프 - 콘텐츠를 정확하게 추적할 수 있도록 각 단어에 대한 정확한 타임스탬프를 제공합니다.
대규모 AI 모델은 음성 텍스트 기술과의 상호 작용 방식을 변화시키고 있습니다. VocalStack과 같은 플랫폼은 이러한 고급 모델을 활용하여 정확한 실시간 다국어 녹음을 제공하며, 문맥 이해 및 후처리의 추가 계층을 제공합니다. 완벽한 문법을 보장하거나, 57개 언어를 지원하거나, 전문 용어에 적응하는 등 대규모 AI 모델의 역할은 대체할 수 없습니다.
최첨단 음성 텍스트 변환 솔루션을 통합하고자 하는 사람이라면 대규모 AI 모델이 필기를 가능하게 할 뿐만 아니라 강력하게 만들기 위해 필요한 신뢰성, 정확성 및 다재다능성을 제공한다는 점을 알아야 합니다.
차세대 전사를 경험할 준비가 되셨습니까? 오늘 VocalStack을 방문하여 AI가 말하는 단어를 실행 가능한 유창한 텍스트로 변환하는 방법을 알아보십시오.
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