Транскрибация видео и аудио с помощью ИИ: быстро, точно, удобно

Расшифровка голоса и перевод его в текст вручную – дело трудоёмкое, и в последние годы автоматическая транскрибация стала настоящим прорывом для тех, кто работает с видео- и аудиоконтентом. Раньше даже на небольшое видео могли уйти часы ручной расшифровки (что уж говорить о целых лекциях или интервью), сегодня это займёт считанные минуты, если вы воспользуетесь возможностями нейросетей.

Как работает транскрибация аудио и видео в текст, насколько точно, что умеет в этой сфере ИИ – рассказываем.

Что такое и зачем нужна транскрибация

Транскрибация  – это процесс преобразования устной речи из аудио- или видеофайла в текст. Выполняться это может вручную или автоматически. И если ещё несколько лет назад для этого требовалось участие человека (и серьёзные временные затраты), то сейчас это всё чаще выполняет искусственный интеллект.

Где применяется транскрибация?

• журналистика – расшифровка интервью
• образование – расшифровка лекций, видеоуроков, семинаров
• блогинг – создание субтитров, текстовых версий видео или подкастов
• бизнес – транскрибация записей встреч и созвонов, и т.д.

Как работает транскрибация с помощью нейросетей

Современные нейросети работают на основе глубокого обучения (deep learning) на огромном массиве данных, обучаясь выявлять закономерности и самостоятельно принимать решения, распознавая речь даже при условии помех в исходном файле, а также распознавая речь нескольких людей, различные языки, акценты, специфическую лексику (технические термины или жаргон).

Технология эта называется Speech to text (STT), она включает:

• разделение фоновых шумов и человеческой речи
• анализ интонаций, пауз и ударений
• учёт пунктуации в построении текста
• определение разных спикеров (speaker diarization)

Преимущества автоматической транскрибации

Плюсы использования нейросетей для расшифровки речи в текст в сравнении с ручной расшифровкой довольно очевидны, но давайте перечислим основные:

• Скорость. На видео длинной в один час ИИ потратит 1-5 минут, что в десятки раз меньше, чем при ручной расшифровке.

• Высокая точность. Если нейросеть хорошо знакома с используемым языком, точность транскрибации может достигать 95-98% при условии качественного исходного файла.

• Многоязычность. Современные нейросети знакомы с более чем одним языком и могут переключаться на ходу, определяя язык автоматически.

• Гибкость в работе. ИИ может обрабатывать информацию в любом объёме, круглосуточно и практически без ошибок.

• Дополнительные функции. Некоторые сервисы также предлагают тайм-коды, названия спикеров, разделение на абзацы, автоматический перевод.

Транскрибация аудио и видео в текст: основные возможности:

1. Автоматическое распознавание речи (Speech-to-Text, STT). Ключевая функция технологии. Нейросеть “слушает” аудио- или видеофайл, анализирует звуковую дорожку и преобразует речь в формат текста. Может работать с учётом разных языков, акцентов, контекста и нестандартной лексики.

2. Определение разных спикеров (Speaker Diarization). Нейросеть отличит речь разных людей и выведет это при расшифровке. Незаменимо при работе с записями интервью, подкастов и совещаний.

3. Пунктуация и форматирование. Нейросеть сама расставит знаки препинания, разделит на абзацы по смыслу. Читабельный текст появится автоматически, без необходимости редактировать его вручную.

4. Тайм-коды. ИИ автоматически расставит временные метки, это поможет синхронизировать текст с аудио или видео и быстро находить нужные фрагменты.

5. Фоновая обработка. Нейросеть распознает речь даже в неидеальных условиях, например при наличии фоновых шумов при записи на улице, музыки, смеха и других звуков.

6. Мультиязычность и перевод. Нейросети успешно распознают десятки языков, могут по запросу пользователя перевести полученный при транскрибации текст на нужный язык.

7. Распознавание эмоций. Некоторые продвинутые модели уже сегодня справляются с определением тональности (утверждение, вопрос, восклицание), стиля речи (официальный, неформальный), эмоций (радость, раздражение). Эти функции пока скорее экспериментальные, но работа по их улучшению и внедрению продолжается, делая их точнее и доступнее.

Примеры конкретных задач и их решения с помощью инструментов ИИ:

• создание текстовой версии подкаста: STT + форматирование
• генерация субтитров для видео: STT + тайм-коды + экспорт в формат .srt
• расшифровка интервью: STT + speaker diarization + тайм-коды
• SEO видеоконтента: STT + извлечение ключевых фраз

Советы по улучшению качества транскрибации 

Возможности нейросетей транскрибации аудио и видео в текст постоянно улучшаются, участие человека требуется всё меньше, но ошибки всё ещё встречаются. Вот, как можно снизить их количество и повысить точность автоматической расшифровки оригинального контента:

• используйте при записи качественные микрофоны 
• избегайте фонового шума
• записывайте одного спикера за раз, чтобы голоса не накладывались друг на друга (как при перебивании, например)
• можно разбить длинные файлы перед расшифровкой на части
• перед загрузкой файла воспользуйтесь аудиоредакторами для очистки звука

Будущее автоматической транскрибации

Куда движется развитие технологии расшифровки речи с помощью ИИ? 

• полная автоматизация транскрибации и перевода 
• транскрибация в режиме реального времени
• встраивание технологии в повседневные устройства (смартфоны, смарт-часы)
• интеграция с другими видами ИИ, объединение выполнения автоматических функций с когнитивными в работе нейросетей

Заключение

Нейросети сделали транскрибацию аудио и видео кардинально проще и удобнее. Работа, на которую человеку требуются часы, ИИ выполняет в считанные минуты и практически без ошибок.

Если вы работаете с созданием любых видов аудио- и видеоконтента, расшифровка речи с помощью нейросетей сэкономит вам огромное количество времени и сил.

Попробуйте внедрить ИИ в свою работу, и вы будете удивлены, как просто и удобно автоматизировать многие процессы уже сегодня.