AI 转录使用 AI 和机器学习将口语转换为书面文本。 人工智能转录模型为此过程提供支持,其质量和大小决定了准确性、上下文、适应性、语言支持和噪声处理。.
让我们来探索 OpenAI 的转录软件 Whisper 的人工智能模型变体,该软件是 VocalStack 平台的核心模型:
| 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 |
参数是 AI 模型的内部设置,在训练过程中进行调整,使模型能够学习数据中的模式,例如识别不同的语言、口音和上下文。 更多的参数意味着模型可以更有效地捕捉这些细节,从而获得更高质量和更准确的转录。.
为了更好地理解 AI 模型大小的影响,让我们使用不同的 Whisper 模型转录某种语音的示例:
80%
差异原始文本
差异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!
一个好的转录模型不仅仅提供基本的文本输出。 下面是关键的品质,寻找:
- 精準! - 什么？- 不准确的转录会导致误解。 当人工智能创建乍一看似乎正确的完整句子,但并不准确反映音频中所说的话时,尤其会发生这种情况。.
- 上下文理解 - 高级模型根据上下文理解同音异义词(听起来相同但含义不同的词 ) 。 例如,在英语中,单词"bare"和"bear"听起来相同,但有完全不同的含义,转录模型必须理解上下文才能选择正确的单词。 这也包括识别和正确格式化实体,如日期,时间和专有名词。.
- 语言和口音支持 - 高品质的模型支持各种语言和口音,使转录服务可供全球用户使用。 这种包容性扩大了 AI 转录服务的潜在应用,并确保非母语使用者或具有强烈区域口音的个人得到准确的代表。
- 处理噪音环境 - 在噪音环境中或背景噪音中准确转录语音是具有挑战性的。 不太理想的录制条件可能包括现场活动或繁忙的办公室环境。 更大、更先进的人工智能模型通常配备了更好的降噪技术,可以有效地将发言者的声音与不必要的背景噪音隔离开来。.
- 适应性 一个好的模型可以适应不同领域中使用的特定术语,例如医学、法律或技术领域。 这种适应性通过准确捕捉专业词汇,提高了转录对这些领域专业人士的相关性和实用性。
我们讨论了使用大型 AI 模型进行转录的优势及其带来的挑战。 虽然大型模型提供了卓越的质量、准确性和上下文理解,但它们带来了更高的成本、硬件要求以及实施自定义解决方案以确保快速转录性能所涉及的挑战。.
你可以在这里阅读更多关于这一点:
许多 SaaS 转录服务通常不披露他们使用的 AI 模型,通常是因为他们试图通过避免大型资源密集型模型来降低成本。 相反，它们可能会使用较小的模型来降低基础设施成本，从而牺牲某些准确性和多功能性。.
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- 摘要 生成转录的简明摘要。.
- 关键词 - 关键词 从抄录中识别关键主题和短语。.
- 段落分割 - 将文本结构化为可读段落。.
- 单词级时间戳 - 为每个单词提供精确的时间戳,以帮助准确跟踪内容。.
大型人工智能模型正在改变我们与语音转文本技术互动的方式。 VocalStack 等平台利用这些先进的模型提供精确、实时的多语言转录,同时还具有额外的上下文理解和后处理层。 无论是确保完美的语法、支持 57 种语言,还是适应专业术语,大型 AI 模型的作用都是不可替代的。.
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