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Es gibt auch einige nette Funktionen für die Bearbeitung und Verwaltung von transkribierten Texten, wie Vokabelfilterung und Ersatzwörter, die verwendet werden können, um Produktnamen konsistent zu halten und daher jede nachfolgende Transkription leichter zu analysieren. Text-to-Speech konvertiert Text- oder Speech Synthesis Markup Language (SSML)-Eingaben in Audiodaten wie MP3 oder LINEAR16 (die Codierung, die in WAV-Dateien verwendet wird). Jede der Sprach-zu-Text-APIs hat ihre Stärken. Wenn Sie Transkription oder zum Decodieren von lautem Audio benötigen, ist Google Speech-To-Text ein ausgezeichneter Anwärter. Wenn Sie nach Echtzeit-Übersetzungs- und Transkriptionsfunktionen suchen, wird Microsoft Cognitive Services wahrscheinlich Ihre beste Wahl sein. Wenn Sie nach einer Plug-and-Play-Spracherkennungs-API suchen, die einfach für zahlreiche Geräte und Softwareumgebungen konfiguriert werden kann, ist Dialogflow möglicherweise das Richtige für Sie. Dialogflow ist auch im Besitz von Google. Der Hauptvorteil gegenüber anderen Sprach-APIs ist die Fähigkeit von Dialogflow, Kontext bei der Sprachanalyse zu berücksichtigen, was zu genaueren Transkriptionen führt. Außerdem können Entwickler ihre sprachbasierten Befehle für verschiedene Geräte wie Smart Devices, Telefone, Wearables, Autos und smarte Lautsprecher anpassen. IBM Watson ist einfach einzurichten und zu implementieren, was es zu einer wunderbaren Option für diejenigen macht, die eine Speech-To-Text-API suchen, aber nicht ganz technisch versiert sind. IBM bietet umfangreiche Dokumentation und eines der gründlichsten API-Referenzhandbücher auf dem Markt. Wenn Sie nach einer Sprach-zu-Text-API suchen, die einfach einzurichten und sofort zu verwenden ist, kann IBM Watson gut passen.

Sobald ein Sprachtalent ausgewählt wurde, arbeitet sie oder er mehrere Wochen mit unserem Stimmentwicklungsteam zusammen. Für die Aufnahmen wird ein vielfältiges Skript verwendet, das alle Klangmuster der in der Entwicklung enthaltenen Sprache enthält. Das Team überwacht den Aufnahmeprozess genau, um die Konsistenz in Aussprache, Akzentuierung und Stil zu überprüfen. Verbit zielt darauf ab, eine intelligentere Rede für Textdienst anzubieten, mit KI für Transkription und Beschriftung. Der Dienst richtet sich speziell an Unternehmen und Bildungseinrichtungen. Der Sprachsyntheseprozess generiert unformatierte Audiodaten als base64-codierte Zeichenfolge. Sie müssen die base64-codierte Zeichenfolge in eine Audiodatei dekodieren, bevor eine Anwendung sie wiedergeben kann. Die meisten Plattformen und Betriebssysteme verfügen über Tools zum Decodieren von base64-Text in spielbare Mediendateien. In Dragon and Windows Speech Recognition (WSR) kann der diktierte Text wiedergegeben werden. Es dient als eine umfangreiche Sammlung von verbalen Befehlen, die Bildschirmleser steuern und eine Vielzahl von anderen Aufgaben mit Dragon-Produkten ausführen können. Die Watson Speech to Text-Funktion von IBM ist die dritte Cloud-native Lösung auf dieser Liste, wobei die Funktion durch KI und maschinelles Lernen als Teil der Cloud-Services von IBM unterstützt wird. Die IBM Watson Speech to Text API ist besonders robust im Verständnis des Kontexts und stützt sich bei der Antwortformulierung auf die Generierung und Bewertung von Hypothesen.

Es ist auch in der Lage, zwischen mehreren Lautsprechern zu unterscheiden, was es für die meisten Transkriptionsaufgaben geeignet macht. Sie können sogar eine Reihe von Filtern festlegen, indem Sie Profanitäten eliminieren, Wortvertrauen hinzufügen und Formatierungsoptionen für Sprach-zu-Text-Anwendungen festlegen. Insgesamt bietet Verbit zwar eine direkte Rede zum Textdienst an, aber es ist vielleicht besser als Transkriptionsdienst gedacht, aber der Fokus auf Unternehmen und Bildung sowie Teamnutzung bedeutet, dass es hier einen Platz als Option verdient, um es in Betracht zu ziehen. Diese App wird durch Cloud-Technologie untermauert, was bedeutet, dass Sie auf Notizen von jedem Gerät zugreifen können (das online ist).