Транскрибация
Транскрибация или распознавание речи (speech-to-text — STT) — это перевод речи из аудио в текст.
История транскрибации
Предшественником транскрибации была стенография — способ записи устной речи при помощи особых знаков и сокращений. Этот метод потерял свою актуальность с приходом возможностей аудиозаписи.
В отличие от стенографии, для транскрибации не нужны непосредственное присутствие рядом с источником речи и знание сокращений. Более расслабленный формат позволяет использовать предзаписанную аудиодорожку, итоговый результат легко читается, а передать работу можно как человеку, так и программам на базе машинного обучения.
Как развивался процесс транскрибации, вы можете прочитать в статье про распознавание речи.
Типы транскрибации
Существует большое количество сервисов, которые занимаются транскрибацией: это и фриланс-платформы, где транскрибацией занимаются люди, и программы на основе машинного обучения. Но как метод распознавания речи программой, транскрибацию обычно разделяют на потоковую, синхронную и асинхронную.
| Тип распознавания | Особенности | Когда использовать |
|---|---|---|
| Потоковое | Используется для перевода речи в текст в режиме реального времени. Программа, которая занимается транскрибацией, получает короткие аудиофрагменты и отправляет результаты в рамках одного соединения. Минусом такого метода являются жесткие ограничения на размер и длительность файла. | Для телефонных и виртуальных ассистентов. |
| Синхронное | Быстрая скорость ответа, но малый размер обрабатываемых файлов. Подходит для предзаписанных одноканальных аудиофайлов небольшого размера. | Для виртуальных ассистентов, голосового управления и распознавания текста в аудиосообщений в мессенджерах. |
| Асинхронное | Используется для больших файлов в офлайн-режиме. В большинстве случаев этот метод обрабатывает многоканальное аудио длительностью в часы. | Для видеоблогов, записи встреч, создания субтитров, контроля соблюдения сценариев в колл-центрах. |
Как работает транскрибация
Распознавание аудио программой на машинном обучении происходит в три шага:
- Определение признаков звуковых сигналов и сопоставление с имеющимися признаками.
- Генерация текста по словам.
- Постобработка текста. Например, расстановка знаков пунктуации, преобразование числительных в цифры.
Для чего нужна транскрибация
Транскрибация уже используется:
- В медицине: для более быстрого процесса ведения медицинской документации. Врачи тратят драгоценное время на создание записей в медицинской системе вместо того, чтобы использовать время более продуктивно на взаимодействие с пациентами и их обследование. Программное обеспечение на основе процесса транскрибации позволяет автоматизировать создание медицинских записей.
- В журналистике: для перевода записанного аудио-интервью в текст, который в дальнейшем используется для создания статьи.
- В онлайн-обучении: программное обеспечение на основе транскрибации позволяет дополнять видео контент текстовом сопровождением, что облегчает процесс восприятия учебного материала, а также создает возможность полноценного обучения для учеников с ограниченными возможностями. Также транскрибация дает возможность ученикам переводить аудио или видеоматериалы в текст для дальнейшего изучения.
Наиболее же часто ее используют для:
- Создания документации, перевода в текст собраний сотрудников, бизнес-встреч и звонков.
- Перевода на другие языки и добавления субтитров для охвата аудитории из других стран.
- Создания текстовых инструкций по обучающим роликам и сопровождения видеоблогов текстом.
- Автоматизации техподдержки для упрощения фиксации заявок и уменьшения количества сотрудников техцентров.
Транскрибация для бизнеса
Для современного бизнеса очень важно слушать клиентов, чтобы лучше понимать их потребности и тем самым значительно улучшать качество обслуживания.
В большинстве современных компаний процесс анализа звонков происходит в ручном режиме, что значительно снижает качество и скорость работы отдела контроля качества. В таких случаях бизнесу может помочь автоматизация распознавания речи на основе технологии транскрибации.
Речевая аналитика — это процесс анализа аудиозаписей телефонных звонков, который помогает выявлять тенденции и закономерности во взаимодействии с клиентами, а также извлечь смысл из аудиозаписей и рассмотреть эти данные, чтобы получить полезную информацию.
Сервисом речевой аналитики могут воспользоваться компании, которые активно применяют в своем бизнесе сервисы телефонии.
Преимущества, которые организация получает с помощью сервиса:
- Сокращение среднего времени обработки звонков за счет изучения предыдущих обращений клиентов и совершенствования методов их обработки.
- Речевая аналитика позволяет качественно изучить все исходящие рекламные звонки и выделить наиболее успешные среди них. Данный процесс способствует увеличению прибыли компании за счет применения самых успешных методов продаж, которые будут применяться в рамках рекламных компаний.
- Повышение лояльности клиента за счет анализа процесса соблюдения сценариев и стандартов работы компании, путем обеспечения мониторинга качества 100% звонков.
Транскрибация от Yandex SpeechKit
В сервисе Yandex SpeechKit используется технология транскрибации, которая позволяет преобразовать аудиоинформацию в текст.
Распознанный текст преобразуется в данные для дальнейшего анализа бизнес-показателей вашей компании.
Данные позволяют проводить аналитическую работу, выявлять приоритетную информацию о всех участниках телефонных диалогов, формулировать выводы и проводить работу над ошибками.
С помощью SpeechKit вы сможете автоматизировать:
- Контроль всех входящих и исходящих звонков.
- Распознавание речи в режиме реального времени.
- Перевод аудиофайла в текст.
- Анализ текста.
Сервис SpeechKit предоставляет доступ к потоковому, синхронному и асинхронному распознаванию речи высокой точности.
SpeechKit использует речевые технологии на базе машинного обучения для транскрибации, создания голосовых помощников, автоматизации колл-центров, контроля качества сервиса и других задач.
Зарегистрируйтесь в Yandex Cloud и начните пользоваться возможностями платформы уже сегодня.
Полезные материалы
- Документация SpeechKit
- Блог:
- Истории успеха: