Transkrypcja AI konwertuje język mówiony na tekst pisany przy użyciu AI i uczenia maszynowego. Model transkrypcji AI zasila ten proces, a jego jakość i rozmiar określają dokładność, kontekst, zdolność adaptacji, obsługę języka i obsługę szumów.
Zbadajmy wariacje modelu AI z oprogramowania do transkrypcji OpenAI Whisper, które służy jako podstawowy model dla platformy VocalStack:
| 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 |
Parametry to wewnętrzne ustawienia modelu SI, które dostosowują się podczas treningu, umożliwiając modelowi uczenie się wzorców w danych, takich jak rozpoznawanie różnych języków, akcentów i kontekstów. Więcej parametrów oznacza, że model może skuteczniej rejestrować te szczegóły, co prowadzi do wyższej jakości i dokładniejszych transkrypcji.
Aby lepiej zrozumieć wpływ wielkości modelu AI, użyjmy różnych modeli Whisper do transkrypcji przykładu jakiejś mowy:
80%
RóżnicaRaw Text
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!
Dobry model transkrypcji oferuje coś więcej niż tylko podstawowy tekst. Oto kluczowe cechy, których należy szukać:
- Accuracy! - Dobrze.- Niedokładne transkrypcje mogą prowadzić do nieporozumień. Dzieje się tak zwłaszcza wtedy, gdy sztuczna inteligencja tworzy kompletne zdania, które na pierwszy rzut oka wydają się poprawne, ale nie odzwierciedlają dokładnie tego, co zostało powiedziane w nagraniu.
- Kontekstowe zrozumienie - Zaawansowane modele rozumieją homofony (słowa, które brzmią tak samo, ale mają różne znaczenia) w oparciu o kontekst, w którym są używane. Na przykład słowa "bare" i "bear" w języku angielskim brzmią identycznie, ale mają zupełnie inne znaczenia, a model transkrypcji musi zrozumieć kontekst, aby wybrać poprawne słowo. Obejmuje to również rozpoznawanie i poprawne formatowanie podmiotów, takich jak daty, godziny i rzeczowniki własne.
- Wsparcie językowe i akcent - Wysokiej jakości modele obsługują szeroką gamę języków i akcentów, dzięki czemu usługi transkrypcji są dostępne dla globalnej bazy użytkowników. Ta inkluzywność rozszerza potencjalne zastosowania usług transkrypcji AI i zapewnia, że osoby niebędące native speakerami lub osoby z silnym regionalnym akcentem są dokładnie reprezentowane.
- Obsługa hałaśliwych środowisk - Dokładna transkrypcja mowy w hałaśliwym otoczeniu lub z dźwiękami w tle jest wyzwaniem. Nieidealne warunki nagrywania mogą obejmować wydarzenia na żywo lub w zatłoczonych biurach. Większe, bardziej zaawansowane modele AI są często lepiej wyposażone w technologie redukcji szumów i mogą skutecznie izolować głos mówcy od niechcianych szumów tła.
- Adaptability - Dobry model może dostosować się do specyficznej terminologii używanej w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, prawo czy technika. Ta zdolność adaptacji poprawia trafność i użyteczność transkrypcji dla profesjonalistów w tych dziedzinach poprzez dokładne uchwycenie specjalistycznego słownictwa.
Omówiliśmy zalety wykorzystywania dużych modeli SI do transkrypcji i wyzwania, jakie z tym wiążą. Chociaż duże modele oferują najwyższą jakość, dokładność i zrozumienie kontekstu, wiążą się one ze zwiększonymi kosztami, wymaganiami sprzętowymi i wyzwaniami związanymi z wdrożeniem niestandardowego rozwiązania zapewniającego szybką wydajność transkrypcji.
Więcej na ten temat można przeczytać tutaj:
Wiele usług transkrypcji SaaS zazwyczaj nie ujawnia, jakich modeli SI używają, często dlatego, że próbują obniżyć koszty, unikając dużych, zasobożernych modeli. Zamiast tego mogą korzystać z mniejszych modeli, aby obniżyć koszty infrastruktury, poświęcając w tym procesie pewną dokładność i wszechstronność.
Jeśli jesteś przekonany, że duże modele są niezbędne do uzyskania najlepszych wyników transkrypcji, kluczowe jest znalezienie praktycznych sposobów, aby ich wdrożenie było opłacalne dla Twojej firmy. W tym miejscu pojawia się VocalStack — dostarczający rozwiązania, które ułatwiają wykorzystanie zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji bez konieczności martwienia się o złożoność infrastruktury lub nadmierne koszty.
Czytaj więcej tutaj. https://www.vocalstack.com/business
VocalStack zapewnia zarówno wstępnie nagrane, jak i na żywo transkrypcje w rozsądnej cenie. Dodatkowo, bez dodatkowych kosztów, VocalStack wykorzystuje różnorodną gamę modeli sztucznej inteligencji, aby poprawić jakość każdej transkrypcji, w tym:
- Podsumowanie - Generowanie zwięzłych podsumowań transkrypcji.
- Słowa kluczowe - Identyfikacja kluczowych tematów i fraz z transkrypcji.
- Segmentacja akapitu - Struktura tekstu w czytelne akapity.
- Word Level Timestamps - Zapewnienie precyzyjnych znaczników czasu dla każdego słowa, aby dokładnie śledzić treść.
Duże modele sztucznej inteligencji zmieniają sposób, w jaki współpracujemy z technologią przetwarzania mowy na tekst. Platformy takie jak VocalStack wykorzystują te zaawansowane modele do dostarczania precyzyjnych, wielojęzycznych transkrypcji w czasie rzeczywistym, z dodatkowymi warstwami zrozumienia kontekstu i postprocessingu. Niezależnie od tego, czy chodzi o zapewnienie bezbłędnej gramatyki, obsługę 57 języków, czy dostosowanie do specjalistycznej terminologii, rola dużych modeli sztucznej inteligencji jest niezastąpiona.
Dla każdego, kto chce zintegrować najnowocześniejsze rozwiązania przetwarzania mowy na tekst, wybór jest oczywisty — duże modele sztucznej inteligencji zapewniają niezawodność, dokładność i wszechstronność niezbędną do tego, aby transkrypcja była nie tylko możliwa, ale i wydajna.
Gotowi na transkrypcję nowego poziomu? Odwiedź VocalStack już dziś i zobacz, jak sztuczna inteligencja może przekształcić Twoje wypowiedzi w użyteczny, płynny tekst.
Scroll Up