Одной из самых интересных и полезных способностей передовых моделей нейросетей выступает преобразование речи в текст. Данный процесс, как известно, называется транскрибацией. В прошлом транскрибировать аудио в текст было довольно сложно – подавляющее большинство сервисов выполняло транскрибацию с большим количеством ошибок и зачастую эту задачу было проще выполнять вручную или перепоручить специалисту. Однако сегодня транскрибировать тексты стало намного проще, и в настоящем обзоре мы поговорим о том, как именно это сделать при помощи нейросетей.
Что представляет собой транскрибация при помощи ИИ
Как известно, сам процесс транскрибации является довольно простым, но при этом трудоемким. Например, кто-то произносит речь в адрес другого человека, и тому нужно записать все сказанное на бумагу. Это не всегда легко – особенно если речь сложная или быстрая. Но в этом деле сегодня может помочь нейросеть, работающая с аудиофайлами.
К примеру, вы участвуете в важной встрече или лекции, и вам нужно записать все сказанное. Ручное написание занимает много времени и усилий. Нейросетевые транскрибаторы способны быстро преобразовать все сказанное в текст, тем самым сэкономив ваше время и позволив сосредоточиться на самом содержимом. Для преобразования достаточно лишь записать речь на диктофон и обработать получившийся файл при помощи нейросетей.
Как нейросеть транскрибирует аудиофайлы: примеры
Посмотрим на практических примерах то, каким образом нейронная сеть преобразует речь в текст. Мы зашли на известный многофункциональный портал Креатор Проджект и там открыли раздел “Речь в текст”:
После этого при помощи опции “Загрузить медиа” загрузили файл, который нам нужно было обработать. В данном случае для примера было выбрано известное стихотворение А. С. Пушкина “Туча” (аудиозапись доступна в Википедии). Наш файл обладал форматом .ogg, однако, как указывается на портале, для транскрибации можно использовать и ряд других популярных форматов – mp3, .mp4, .mpeg, .mpga, .m4a, .ogg, .wav, .webm.
Через пару секунд на экране появилась транскрибация данного текста:
Оказалось достаточным сделать всего пару кликов, чтобы преобразовать содержимое аудиофайла в текст. Отметим, что качество транскрибации является довольно высоким – еще пару лет назад о таком практически безошибочном преобразовании можно было лишь мечтать. Подобных инструментов в Сети просто не было. Те же, что были, лишь отнимали время и силы на то, чтобы сначала транскрибировать текст, а потом столько же времени выполнять его редактуру.
Но давайте попробуем протестировать еще один пример. На этот раз мы загрузили аудиофайл с коротким рассказом об известной мексиканской художнице Фриде Кало (файл также доступен в Википедии). Ниже представлена транскрибация данного текста, которую мы также получили за пару секунд:
В данном случае нейросеть также обработала файл без каких-либо существенных ошибок. Получился готовый текст, который в точности соответствует содержимому исходного аудиофайла.
Способна ли нейросеть транскрибировать речь с акцентом?
Далее мы решили усложнить задачу и загрузили в нейросеть аудиофайл с записью на русском языке, но при этом сделанную с выраженным акцентом. Ведь ситуации, в которых может потребоваться транскрибирование текста, бывают разными, и иногда нужно создать запись достаточно сложного содержимого. В качестве исходного материала послужил файл из Википедии “Белорусы в России“. Никаких сложностей в процессе транскрибации, несмотря на своеобразную речь диктора, не возникло. В этом вы можете убедиться, посмотрев на результат транскрибации, представленный на скриншоте ниже:
Таким образом, при помощи ИИ можно преобразовывать речь в текст намного быстрее и эффективнее. Эта возможность облегчает повседневную жизнь, а также способна и сделать информацию более доступной для большего числа людей. С каждым годом эта технология становится все лучше, подтверждая, что будущее за искусственным интеллектом и его способностью сделать наш мир немного проще и удобнее.
