Руководство по современным технологиям преобразования голоса в текст

По сути, голосовой ввод текста — это технология, преобразующая устную речь в письменный текст. Представьте себе цифрового писца, который слушает вашу речь и выводит её на экран. Это простая концепция, но она стала неотъемлемой частью нашего повседневного взаимодействия с устройствами.

Как на самом деле работает функция преобразования голоса в текст?

Вы когда-нибудь задумывались, как ваш телефон может идеально понимать ваш запрос или преобразовывать бессвязную мысль в понятное текстовое сообщение? Этот процесс может показаться волшебством, но на самом деле это увлекательное путешествие от звуковой волны к написанному слову. Это не столько волшебство, сколько обучение компьютера слушать и понимать, почти как человек, изучающий новый язык.

В основе технологии лежит чёткий и логичный алгоритм. Она не просто «слышит» слова; она тщательно раскладывает звук на самые основные составляющие, чтобы собрать воедино смысл.

Путешествие от звука к тексту

Всё начинается с того момента, как вы начинаете говорить. Микрофон вашего смартфона, ноутбука или умной колонки улавливает звуковые волны вашего голоса. Это аналоговые волны, которые преобразуются в цифровой сигнал — язык, понятный компьютеру и состоящий из единиц и нулей. Эта цифровая версия вашего голоса — исходный материал, с которым работает ИИ.

Затем система разбивает этот цифровой аудиосигнал на мельчайшие звуковые единицы, называемые фонемами . Фонемы можно считать фундаментальными строительными блоками речи. Например, слово «чат» состоит из трёх фонем: «ч», «а» и «т». ИИ анализирует эти звуки, сравнивая их с обширной библиотекой известных фонем, чтобы определить, какие из них вы произнесли.

Эта инфографика дает наглядное представление о том, как произнесенная звуковая волна преобразуется в цифровую информацию и, наконец, в читаемый текст.

Как видите, это многоэтапный процесс, который берет физическое действие — речь — и переводит его в формат, который программное обеспечение может проанализировать и осмыслить.

Чтобы прояснить ситуацию, давайте разделим процесс конвертации на четыре ключевых этапа.

Четыре этапа преобразования голоса в текст

На этом последнем этапе — моделировании языка — проявляется настоящий интеллект, благодаря которому результат звучит естественно и по-человечески.

Составление слов и предложений

После сортировки фонем ИИ переходит к следующей задаче — соединить их в слова. Он использует сложные статистические модели, чтобы определить наиболее вероятное слово на основе обнаруженной последовательности звуков. Например, если он слышит фонемы «h-ow», «ar» и «y-ou», он предсказывает, что это слова «how», «are» и «you».

Но для создания связного предложения недостаточно просто выделить отдельные слова. Именно здесь начинается последний, самый впечатляющий этап.

Система использует языковую модель для анализа контекста слов. Она предсказывает, какие слова, скорее всего, будут следовать друг за другом, корректирует слова с похожим звучанием (например, «to», «too» и «two») и добавляет знаки препинания для формирования грамматически правильного предложения.

Именно понимание контекста отличает современные инструменты для преобразования голоса в текст от громоздких программ для диктовки прошлого. Именно поэтому вы можете говорить естественно и доверять технологии, которая не только распознаёт, что вы сказали, но и что вы имели в виду .

Искусственный интеллект, лежащий в основе современного распознавания речи

Когда вы говорите с помощью современного инструмента преобразования речи в текст , транскрипция на экране появляется практически мгновенно. Но за этим плавным процессом стоит мощная система искусственного интеллекта, работающая невероятно быстро. Эту систему можно представить как цифровой мозг с двумя специализированными частями, каждая из которых выполняет свою, но важную задачу по преобразованию вашей речи в текст.

Первая часть — это акустическая модель . Это уши системы. Её цель — внимательно слушать получаемый звук и сопоставлять эти звуковые волны с основными единицами речи, о которых мы говорили ранее, — фонемами.

По сути, акустическая модель обучена распознавать звучание человеческого языка. Именно это позволяет ИИ различать едва заметные акустические сигналы в таких словах, как «корабль» и «овца» или «кошка» и «то». Это первоначальное сопоставление звуков и фонем — первый решающий шаг.

От звуков к предложениям

После того, как Акустическая модель разбила аудиосигнал на ряд фонем, в дело вступает вторая часть ИИ-мозга: Языковая модель . Если Акустическая модель — это ухо, то Языковая модель — это лингвистический эксперт, понимающий контекст и структуру.

Он берёт этот поток фонем и начинает вычислять наиболее вероятную последовательность слов. Он постоянно спрашивает: «Исходя из уже расшифрованных слов, какое следующее слово имеет наибольший смысл?» Так он различает фразы «Мне нужно это записать » и «Поверните направо на углу», используя окружающие слова для определения правильного.

Сильная языковая модель — это то, что отделяет беспорядочный набор правильно распознанных слов от связного, читаемого предложения. Это компонент, который понимает грамматику, синтаксис и фразировку, делая конечный результат действительно полезным.

Как он становится таким умным? Эти модели обучаются на огромных массивах текстов — миллионах книг, статей, веб-страниц и стенограмм. Анализируя эту огромную библиотеку, ИИ изучает закономерности, правила и тонкие нюансы нашего общения.

Как нейронные сети учатся слушать

Итак, как же эти модели на самом деле «обучаются»? Вся магия — в нейронных сетях , типе искусственного интеллекта, в общих чертах моделирующем нейронные связи в человеческом мозге. Эти сети построены из слоёв взаимосвязанных узлов (или «нейронов»), которые обрабатывают информацию и со временем совершенствуются.

Чтобы обучить модель преобразования голоса в текст, разработчики передают ей тысячи и тысячи часов аудиозаписей, уже точно расшифрованных людьми. Слушая аудиозапись и сравнивая свою расшифровку с правильной, нейронная сеть постоянно корректирует свои внутренние связи, чтобы приблизиться к правильному ответу. Если вам интересно узнать подробности, вы можете узнать больше о том, как ИИ преобразует аудио в текст , и о конкретных моделях, которые в этом задействованы.

Именно этот процесс обучения позволяет ИИ распознавать закономерности, которые было бы слишком сложно запрограммировать вручную. Он учится справляться с запутанной реальностью человеческой речи.

• Подавление шума: ИИ отлично улавливает голос говорящего и отсеивает фоновую болтовню, шум дорожного движения или музыку.
• Адаптация акцента: Обучаясь у разных носителей языка, модель приобретает навыки понимания различных региональных акцентов и диалектов.
• Изменение голоса говорящего: система адаптируется к уникальной интонации, скорости речи и дикции человека.

Современные ведущие системы основаны на методе, называемом «глубоким обучением », который подразумевает использование нейронных сетей со множеством слоёв (это и есть «глубокая» часть). Каждый слой учится распознавать всё более сложные особенности, начиная с базовых звуков и заканчивая полными предложениями. Именно этот многоуровневый подход обеспечивает невероятную точность лучших инструментов преобразования голоса в текст, некоторые из которых достигают точности более 95% в благоприятных условиях. Именно постоянное обучение превратило эту технологию из неуклюжей уловки в надёжный инструмент, который мы используем каждый день.

Ключевые вехи в истории распознавания голоса

Технология безупречного голосового перевода текста, которой мы пользуемся сегодня, появилась не в одночасье. Она — результат десятилетий упорных исследований, бесчисленных экспериментов и медленных, с трудом достигнутых прорывов. Путь от машин размером с комнату к искусственному интеллекту в наших карманах — свидетельство неустанных инноваций.

Задолго до того, как умная колонка смогла добавить молоко в ваш список покупок, инженеры бились над задачей научить машину понимать голос человека. Их первые попытки были крайне примитивными и сводились к распознаванию всего нескольких слов, произнесённых одним конкретным человеком в идеально тихой комнате.

Даже с учётом этих ограничений, эти ранние проекты доказали, что эта концепция не была научной фантастикой. Они заложили основу для более масштабных проектов и привлекли внимание исследователей и государственных учреждений, которые увидели потенциал в управлении компьютерами без помощи рук.

Рассвет цифрового распознавания речи

История распознавания речи началась не в гараже стартапа, а в огромных исследовательских лабораториях традиционных технологических компаний. Это были не потребительские гаджеты, а амбициозные проекты, раздвигающие границы вычислительных возможностей того времени.

Первый важный шаг был сделан в 1952 году компанией Bell Laboratories, представив систему под названием «Одри». Это было огромное устройство, способное распознавать произнесённые цифры от нуля до девяти — выдающееся достижение для своего времени. «Одри» стала подтверждением концепции, необходимой для этой области, продемонстрировав, что машина способна распознавать отдельные голосовые паттерны.

Десять лет спустя, в 1962 году, IBM представила свою машину «Shoebox». Это устройство пошло немного дальше, чем Одри, понимая 16 различных английских слов , включая простые математические команды. Это было небольшое расширение словарного запаса, но оно имело решающее значение, приближая технологию к практическому применению.

Эти ранние устройства стали монументальными достижениями. Они зависели от говорящего , то есть их приходилось обучать одному голосу, и они могли обрабатывать только отдельные слова, но они заложили основу для всего последующего.

Эти ранние победы в 1950-х годах были только началом. Эта область исследований начала развиваться в 1970-х годах, во многом благодаря таким программам, как исследовательская инициатива DARPA по пониманию речи. Это финансирование привело к появлению таких систем, как Harpy Университета Карнеги-Меллона, способная распознавать более 1000 слов . Вы можете подробнее изучить истоки распознавания речи, чтобы увидеть, как развивались эти первые прорывы.

Статистическая революция

1980-е годы принесли радикальные изменения в подходы к преобразованию голоса в текст. Исследователи начали использовать новый мощный статистический метод, называемый скрытой марковской моделью (СММ) , и это полностью изменило правила игры.

Вместо того, чтобы пытаться сопоставить звуки с жёстким, предопределённым шаблоном, HMM работают с вероятностями. Система на основе HMM может анализировать аудиопоток и вычислять наиболее вероятные слова и предложения, которые он представляет, даже сталкиваясь с разными акцентами или произношением.

Такой статистический подход сделал технологию гораздо более устойчивой и гибкой. Она могла обрабатывать гораздо более обширный словарный запас и не так легко поддавалась сбоям из-за разных говорящих или фонового шума. В течение почти 30 лет HMM составляли основу практически всех систем распознавания речи.

Этот скачок вперёд привёл к появлению гораздо более совершенных систем, таких как голосовая пишущая машинка IBM «Tangora», словарный запас которой составлял 20 000 слов . Переход к HMM вывел область распознавания отдельных слов на решение гораздо более серьёзной проблемы непрерывной, естественной речи, непосредственно подготовив почву для инструментов, которые мы используем каждый день.

Как голосовой ввод текста стал повседневным инструментом

Долгие годы распознавание речи было увлекательной, но непрактичной технологией. Первые системы доказали свои возможности, но им было далеко до того, чтобы стать полезными, доступными и достаточно простыми в использовании для обычного человека. Настоящий прорыв начался, когда эта технология наконец вышла за рамки исследовательских лабораторий и появилась на домашних компьютерах благодаря развитию потребительского программного обеспечения, облачных вычислений и появлению смартфонов в каждом кармане.

От нишевого программного обеспечения до вашего смартфона

Первые потребительские продукты распознавания речи начали появляться в 1990-х годах, дав людям возможность по-настоящему ощутить, как компьютер понимает их речь. Важным событием стал выпуск Dragon Dictate в 1990 году — первого общедоступного инструмента, позволявшего говорить непосредственно с компьютером и наблюдать за появлением слов. По сегодняшним меркам он был медленным и неуклюжим, но это было начало. Технология сделала ещё один шаг вперёд с появлением Dragon NaturallySpeaking в 1997 году, где было реализовано непрерывное распознавание речи, что избавило от необходимости делать неловкие паузы между словами.

Эти продукты Dragon задали стандарт диктовки на долгие годы. Этот период ознаменовал переход от узкоспециализированных инструментов для диктовки к повседневным технологиям голосового взаимодействия, которые мы сегодня видим в смартфонах, виртуальных помощниках и других приложениях, что значительно расширило их глобальное внедрение.

Ускорение облачных технологий и искусственного интеллекта

Настоящим прорывом в области преобразования голоса в текст стало развитие интернета и облачных вычислений. Обучение модели искусственного интеллекта пониманию человеческой речи требует огромных объёмов данных и вычислительной мощности — гораздо больше, чем может обработать персональный компьютер.

Облачные вычисления решили эту проблему. Компании теперь могли обрабатывать огромные массивы аудио- и текстовых данных на мощных удалённых серверах. Возможность обучения ИИ в глобальном масштабе привела к значительному повышению точности. В то же время высокоскоростной интернет позволил любому устройству, от смартфона до умной колонки, отправлять голосовые команды в облако и получать ответ за считанные секунды.

Именно эта модель лежит в основе голосовых помощников, которыми мы пользуемся сегодня. Когда вы спрашиваете Siri о погоде или просите Google Ассистента установить таймер, ваш голос отправляется на обработку мощному облачному ИИ. Именно переход от локальной обработки к облачному интеллекту сделал голосовые технологии быстрыми, точными и доступными каждому.

Голосовой поиск и мобильная интеграция

Последним фрагментом пазла стал смартфон. Технологические гиганты, такие как Google, увидели огромный потенциал интеграции голосовых команд непосредственно в свои основные продукты. Когда Google интегрировала голосовой поиск в своё мобильное приложение, это не просто добавило функцию; это изменило способ взаимодействия миллионов людей с интернетом.

Вместо того, чтобы вводить «лучшие итальянские рестораны рядом со мной», вы могли просто спросить свой телефон. Эта безупречная интеграция превратила специализированный инструмент в естественную повседневную привычку. Сегодня каждый месяц обрабатываются миллиарды голосовых поисковых запросов, а голосовые команды стали стандартной функцией во всём: от автомобилей и телевизоров до кухонной техники. Путь от лаборатории к нашей повседневной жизни был завершён, и голос стал основным способом взаимодействия с технологиями.

Практические способы использования голосового ввода текста

Понимать научные основы преобразования звука в слова — это одно, но видеть, как это действительно меняет вещи в реальном мире — совсем другое. Технология преобразования голоса в текст — это уже не просто хитрый трюк для быстрой отправки сообщений. Она стала основополагающим инструментом во множестве профессий, экономя огромное количество времени, делая контент доступным большему количеству людей и даже открывая совершенно новые возможности.

Теперь специалисты повсюду, от редакций до учебных заведений, могут за считанные минуты преобразовать многочасовые аудиозаписи в текст, доступный для поиска и редактирования. Это полностью избавляет от необходимости кропотливого ручного набора текста, позволяя людям сосредоточиться на сути своей работы.

Повышение производительности для авторов и профессионалов

Для всех, кто работает с большим объёмом устной информации — создателей контента, журналистов, исследователей — преобразование голоса в текст — это настоящий прорыв. Оно автоматизирует один из самых утомительных этапов рабочего процесса, позволяя им делать больше и быстрее.

Представьте себе журналиста в разгар важного интервью. Вместо того, чтобы постоянно останавливаться, чтобы делать заметки, или с ужасом ждать долгих часов расшифровки, он может получить полную расшифровку практически мгновенно. Это позволяет ему выделить ключевые цитаты, перепроверить факты и начать писать, пока разговор ещё свеж в памяти.

То же самое и для студентов. Они могут записать лекцию, преобразовать её в текст и получить идеальное учебное пособие с возможностью поиска. Больше не нужно пытаться угнаться за быстро говорящим профессором или потом разбираться в запутанных записях.

Основное преимущество простое, но весомое: превращение устного диалога в осязаемый цифровой актив. Это делает аудио- и видеоконтент таким же доступным для поиска и полезным, как любой письменный документ, открывая бесчисленные возможности для анализа и повторного использования.

Это простое изменение оказывает огромное влияние на то, как люди выполняют свою работу каждый день.

Улучшение доступности и пользовательского опыта

Помимо экономии времени, преобразование голоса в текст играет важнейшую роль в открытии цифрового мира для всех. Для всех, кто создаёт видеоконтент, точные субтитры — уже не просто «желание»: они необходимы для охвата максимально широкой аудитории.

Вот как это помогает разным группам:

• Глухие и слабослышащие: Субтитры — это мост, который делает видеоконтент доступным для миллионов людей, которые иначе не смогли бы с ним взаимодействовать.
• Для тех, для кого язык не родной: Для зрителей, изучающих новый язык, чтение под аудиозапись является мощным инструментом для улучшения понимания.
• Публичный просмотр: Значительная часть видеороликов в социальных сетях просматривается без звука. Субтитры помогают донести смысл сообщения даже при беззвучной прокрутке.

Разработчики также встраивают голосовые команды непосредственно в приложения и устройства. Это огромное преимущество для пользователей с ограниченной мобильностью, позволяющее им управлять программным обеспечением и технологиями полностью без помощи рук. Это важный шаг к более инклюзивному пользовательскому опыту.

Продвижение идей в бизнесе и здравоохранении

Применение преобразования голоса в текст выходит далеко за рамки общей производительности, проникая глубоко в специализированные области, где оно обеспечивает критически важную информацию и более качественное обслуживание.

Возьмём, к примеру, медицину. Врачи всё чаще используют диктовку для записи историй болезни пациентов. Это зачастую гораздо быстрее и позволяет записать больше информации, чем печатать, а значит, получать более качественные записи и, что ещё важнее, больше времени для непосредственного общения с пациентами.

Чтобы понять, насколько универсальна эта технология, давайте кратко рассмотрим, как ее применяют в нескольких различных отраслях.

Примеры использования преобразования голоса в текст в разных отраслях

Как видите, основная функция — преобразование речи в текст — открывает уникальные возможности в зависимости от контекста: от улучшения результатов лечения пациентов до оптимизации юридических процессов.

Колл-центры — ещё один яркий пример. Транскрибируя звонки в службу поддержки клиентов, компании могут:

1. Анализ настроений: ИИ может сканировать стенограммы, чтобы оценить уровень удовлетворенности клиентов, выявить распространенные жалобы и выявить тенденции по мере их возникновения.
2. Обеспечение соответствия: стенограммы создают идеальную запись, помогая компаниям проверять, соблюдают ли агенты правовые процедуры и внутреннюю политику.
3. Улучшить обучение: менеджеры могут просматривать расшифровки звонков, чтобы увидеть, где агенты преуспевают, а где им может потребоваться дополнительная подготовка, что приведет к более целенаправленному и эффективному обучению.

Эти примеры показывают, что преобразование речи в текст — это не просто создание документа. Речь идёт о раскрытии невероятно ценных данных, скрытых во всех этих разговорах. Чтобы узнать больше о механизмах, которые делают это возможным, вы можете подробнее изучить мир инструментов искусственного интеллекта для преобразования речи в текст и их возможности. Эта технология фундаментально меняет работу организаций, превращая неструктурированный аудиоматериал в действительно полезную информацию.

Что влияет на точность транскрипции

Хотя современные инструменты преобразования голоса в текст могут показаться волшебством, они не идеальны. Мы все через это проходили: в одну минуту они чётко воспроизводят сложную техническую фразу, а в следующую — искажают простое название. Эта непоследовательность не случайна. Конечное качество любой расшифровки зависит от нескольких критических факторов, которые могут как улучшить, так и ухудшить работу ИИ.

Самый важный? Качество звука. Всё действительно так просто.

Представьте себе, что ИИ пытается подслушать вас, находясь в шумной, полной людей комнате. Если вы бормочете или отворачиваетесь, даже человеку будет сложно разобрать каждое слово. То же самое относится и к ИИ. Если звук нечёткий, системе приходится угадывать, и именно здесь возникают ошибки.

Влияние четкости звука

Старая программистская мантра «мусор на входе — мусор на выходе» — золотое правило транскрипции. Каким бы продвинутым ни был ИИ, он не способен понять то, чего не слышит. На качество звука влияют несколько факторов, и их внимание — первый и верный шаг к безупречной транскрипции.

Вот что имеет наибольшее значение:

• Качество микрофона: Встроенный микрофон вашего ноутбука подходит для быстрой записи голосовых заметок, но он не сравнится со специальным внешним микрофоном. Более качественные микрофоны обеспечивают гораздо более чистый сигнал. Мы даже начинаем видеть новое оборудование, например, микрофоны с автофокусировкой для голоса, разработанные специально для решения этой проблемы.
• Фоновый шум: гудящий кондиционер, разговоры поблизости или уличный шум — всё это перебивает голос говорящего. Этот дополнительный шум сбивает ИИ с толку, затрудняя выделение важного.
• Близость говорящего: чем ближе человек к микрофону, тем сильнее сигнал. Сильный, прямой сигнал исключает неоднозначность и значительно снижает количество ошибок.

Правильное использование этих элементов даёт ИИ чистые данные для работы. Если вы хотите глубже разобраться в настройке, наше руководство по сервисам транскрибации на базе ИИ содержит несколько полезных советов по подготовке аудио.

Человеческий фактор в распознавании речи

Помимо технологий, огромное влияние оказывает и то, как люди разговаривают . Человеческая речь — это прекрасный, но сложный механизм, полный особенностей, которые могут сбить с толку ИИ, обученный «стандартному» языку.

Каждый говорящий обладает уникальным голосовым отпечатком. Способность ИИ точно расшифровывать речь зависит от того, насколько хорошо его обучающие данные отражают разнообразие человеческих голосов.

Такие вещи, как сильный акцент, стремительный темп речи или обилие регионального сленга, могут сбить модель с толку. Лучшие системы становятся гораздо лучше в понимании этого разнообразия, но очень сильный акцент или необычные речевые обороты всё ещё могут вызывать проблемы.

Словарный запас также играет огромную роль. ИИ, обученный повседневному языку, может испытывать трудности с трудным медицинским или юридическим жаргоном. То же самое касается уникальных названий брендов или аббревиатур, которые не были частью его обучения. Учёт этих человеческих факторов поможет вам понять, чего ожидать и как получить максимально точную расшифровку.

Отвечаем на ваши самые популярные вопросы о преобразовании голоса в текст

По мере того, как инструменты преобразования голоса в текст становятся всё более неотъемлемой частью нашей повседневной работы и личной жизни, возникает множество вопросов. Как это работает? Каковы его ограничения? Как добиться лучших результатов? Давайте проясним ситуацию и ответим на некоторые из самых распространённых вопросов.

Моя цель — приоткрыть завесу тайны над технологиями и дать вам прочные практические знания. Независимо от того, новичок вы или уже давно пользуетесь этими инструментами, эти ответы будут вам полезны.

Чем преобразование голоса в текст отличается от преобразования текста в речь?

Это, пожалуй, одна из самых распространённых путаниц, и это понятно, поскольку обе технологии находятся на стыке голоса и текста. Но на самом деле это всего лишь две стороны одной медали, выполняющие противоположные функции.

Вот самый простой способ представить это: преобразование голоса в текст — это слушатель . Он воспринимает ваши слова и преобразует их в письменный текст. С другой стороны, преобразование текста в речь — это говорящий . Он берёт письменный документ и зачитывает его вслух синтезированным голосом.

Если вы хотите разобраться немного глубже, вы можете более подробно рассмотреть ключевые различия между преобразованием текста в речь и преобразованием речи в текст . Правильное понимание этого различия — первый шаг к выбору подходящей технологии для ваших задач.

Проще говоря: преобразование голоса в текст транскрибирует то, что вы говорите. Преобразование текста в речь озвучивает то, что вы пишете.

Защищены ли мои данные при использовании этих инструментов?

При хранении записей совещаний или личных заметок конфиденциальность данных — серьёзная и совершенно обоснованная проблема. Короткий ответ: всё зависит от выбранного вами поставщика услуг. Любой надёжный сервис использует надёжное шифрование для защиты ваших файлов как при передаче на сервер, так и во время обработки.

Большинство профессиональных инструментов изначально разрабатываются с учётом конфиденциальности. Они имеют чёткую политику конфиденциальности, которая гласит, что ваши данные не будут храниться дольше, чем необходимо, и не будут использоваться ни для чего, кроме расшифровки. Всегда полезно ознакомиться с политикой конфиденциальности, прежде чем загружать что-либо конфиденциальное.

Вот несколько вещей, на которые следует обратить внимание:

• Сквозное шифрование: защищает ваши данные с того момента, как они покидают ваш компьютер.
• Четкие политики хранения данных: сервис должен сообщать вам, как долго он хранит ваши файлы, и позволять вам удалять их.
• Соблюдение стандартов: если вы имеете дело с персональными данными, обращайте внимание на соблюдение таких норм, как GDPR.

Может ли функция преобразования голоса в текст обрабатывать несколько языков?

Безусловно. Современные системы распознавания речи — настоящие лингвистические гиганты. Лучшие платформы способны транскрибировать десятки языков, а некоторые даже достаточно умны, чтобы определить, на каком языке говорят, даже без вашего ведома.

Эта невероятная гибкость достигается благодаря обучению ИИ на обширных глобальных наборах данных устной речи. Именно это делает эту технологию столь полезной для международного бизнеса, создателей контента с глобальной аудиторией и исследователей, работающих с источниками по всему миру.

Готовы перестать печатать и начать говорить? Whisper AI предлагает высокоточную транскрипцию на более чем 92 языках с автоматическим составлением резюме и определением говорящего. Превратите свои аудио и видео в понятный текст, содержащий практические действия, уже сегодня. Начните работу с Whisper AI .