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Convertite automaticamente i vostri video e audio in testo, grazie ai nostri motori IA di alto livello.
Lasciate che i nostri trascrittori perfezionino il vostro testo.
Aggiungete automaticamente sottotitoli ai suoi video utilizzando il nostro generatore di sottotitoli.
Sottotitoli originali o tradotti sono creati e modificati dai nostri sottotitolatori professionisti.
Sottotitoli tradotti di qualità ineguagliabile.
Aggiungete il nostro API speech-to-text al suo pacchetto e/o richieda un modello personalizzato.
Sottotitoli e trascrizioni di altissima qualità per un flusso di lavoro migliore.
La migliore soluzione per il tuo business.
Trascrizione e sottotitoli fatti per te
Tutto quello che devi sapere per convertire l'audio in testo
Amberscript supporta oltre 20 formati di file video/audio, tra cui AVI, FLV, WMA, AAC, MOV e MP4, e oltre 38 lingue.
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Amberscript è lo strumento scelto dalle più grandi marche del settore.
Rendiamo l’audio accessibile
Lo speech-to-text, chiamato anche riconoscimento vocale, è il processo di sbobinare l’audio in testo quasi in tempo reale.
Lo fa utilizzando algoritmi linguistici per classificare i segnali uditivi e convertirli in parole, che vengono poi visualizzate come caratteri Unicode.
Questi caratteri possono essere consumati, visualizzati e utilizzati da applicazioni, strumenti e dispositivi esterni.
Con l’introduzione di software dal parlato al testo come Alexa, Cortana, Siri e Google Assistant, il riconoscimento vocale ha iniziato a sostituire la digitazione, cambiando interamente la modalità di interazione con i nostri dispositivi digitali.
Il software speech to text è utilizzato per tradurre le parole pronunciate in formato scritto. Questo processo è noto anche come riconoscimento vocale o riconoscimento vocale computerizzato. Esistono molte applicazioni, strumenti e dispositivi in grado di trascrivere l’audio in tempo reale per poterlo visualizzare e agire di conseguenza.
I recenti sviluppi tecnologici nel campo del riconoscimento vocale non solo hanno reso la nostra vita più comoda e il nostro flusso lavorativo più produttivo, ma hanno anche aperto opportunità che in passato erano considerate “miracolose”.
Il software di riconoscimento vocale ha un’ampia gamma di applicazioni e l’elenco continua a crescere ogni anno. Sanità, miglioramento del servizio clienti, ricerche qualitative, giornalismo: questi sono solo alcuni dei settori in cui la conversione da voce a testo è già diventata una delle principali innovazioni.
Professionisti, studenti e ricercatori di vari settori utilizzano trascrizioni di alta qualità per svolgere le loro attività lavorative. La tecnologia che sta alla base del riconoscimento vocale progredisce a ritmi sostenuti, rendendola più veloce, economica e comoda rispetto alla trascrizione manuale dei contenuti.
Gli attuali software di speech to text non sono precisi come i trascrittori professionisti, ma a seconda della qualità dell’audio possono raggiungere l’85% di precisione.
Perché il riconoscimento vocale sta avendo un grande successo in Europa? La risposta è molto semplice: l’accessibilità digitale. Come descritto nella Direttiva UE 2016/2102, i governi devono adottare misure per garantire a tutti un accesso paritario ai contenuti. Podcast, video e registrazioni audio devono essere corredati di sottotitoli o trascrizioni per essere accessibili alle persone con disabilità uditive.
In sostanza, il motore ha la possibilità di imparare e di auto-migliorarsi. I motori di Google, Microsoft e anche il nostro sono basati sull’apprendimento automatico.
La tecnologia speech to text non è più solo una comodità per le persone, ma viene adottata da settori importanti come il marketing, le banche e la sanità. Le applicazioni di riconoscimento vocale stanno cambiando il modo in cui le persone lavorano, rendendo più efficienti i compiti semplici e possibili quelli complessi.
La trascrizione automatica è uno strumento che ti aiuta a comprendere le conversazioni dei clienti, in modo da poter apportare modifiche per migliorare il coinvolgimento dei clienti. Questo servizio rende anche il tuo team di assistenza clienti più produttivo.
I software di sintesi vocale aiutano a creare sottotitoli per i video e permettono la visione da parte di persone sorde o con problemi di udito. L’aggiunta di sottotitoli ai video li rende accessibili a un pubblico più vasto.
Con la trascrizione, i professionisti del settore medico possono registrare le conversazioni cliniche nei sistemi di cartelle cliniche elettroniche per un’analisi rapida e semplice. Nel settore sanitario, questo processo contribuisce a migliorare l’efficienza fornendo un accesso immediato alle informazioni e all’inserimento dei dati.
Il software di trascrizione vocale aiuta nel processo di trascrizione legale, che consiste nella scrittura o nella digitazione automatica di documenti legali spesso lunghi a partire da una registrazione audio e/o video. Ciò comporta la trasformazione delle informazioni registrate in un formato scritto facilmente navigabile.
L’utilizzo della sintesi vocale può essere un modo vantaggioso per gli studenti di prendere appunti e interagire con le lezioni. Grazie alla possibilità di evidenziare e sottolineare le parti importanti della lezione, possono facilmente tornare indietro e rivedere le informazioni prima degli esami. Anche gli studenti non udenti o con problemi di udito trovano utile questo software per interpretare le lezioni o i seminari online.
Il fulcro di un servizio speech to text è il sistema di riconoscimento vocale automatico (ASR). I sistemi sono composti da componenti acustici e linguistici che operano su uno o più computer.
Il componente acustico è responsabile della conversione dell’audio del tuo file in una sequenza di unità acustiche, ovvero piccolissimi campioni sonori. Hai mai visto una forma d’onda sonora? Si tratta del suono analogico o delle vibrazioni che crei quando parli: vengono convertite in segnali digitali, in modo che il software possa analizzarle. Poi, le unità acustiche citate vengono abbinate ai “fonemi” esistenti (i suoni che utilizziamo nel nostro linguaggio per formare espressioni significative).
Successivamente la componente linguistica è responsabile della conversione di questa sequenza di unità acustiche in parole, frasi e paragrafi. Ci sono molte parole che hanno un suono simile, ma significano cose completamente diverse, come ad esempio pesca (la frutta) e pesca (voce del verbo pescare).
La componente linguistica analizza tutte le parole precedenti e la loro relazione per stimare la probabilità di utilizzare la parola successiva. Gli esperti li chiamano “Modelli di Markov Nascosti” e sono ampiamente utilizzati in tutti i software di riconoscimento vocale. È così che i motori di riconoscimento vocale sono in grado di determinare le parti del discorso e la fine delle parole (con vari successi).
Prima di poter utilizzare un servizio di trascrizione automatico, questi componenti devono essere istruiti in modo appropriato per comprendere una lingua specifica. Sia la parte acustica del contenuto, cioè il modo in cui viene parlato e registrato, sia la parte linguistica, ciò che viene detto, sono fondamentali per l’accuratezza della trascrizione.
Noi di Amberscript miglioriamo costantemente i nostri componenti acustici e linguistici per perfezionare il nostro motore di riconoscimento vocale.
Esiste anche una cosa chiamata “modello di altoparlante”. Il software di riconoscimento vocale può essere dipendente dal parlante o indipendente dal parlante.
Il modello dipendente dal parlante viene addestrato per una voce particolare, come la soluzione speech-to-text di Dragon. Puoi anche addestrare Siri, Google e Cortana a riconoscere solo la tua voce (in altre parole, rendi l’assistente vocale dipendente dal parlante).
Di solito si ottiene una maggiore precisione per il caso specifico, ma richiede tempo per addestrare il modello a comprendere la tua voce. Inoltre, il modello dipendente dal parlante non è flessibile e non può essere utilizzato in modo affidabile in molti contesti, come nelle conferenze.
Probabilmente hai indovinato: il modello indipendente dal parlante è in grado di riconoscere molte voci diverse senza alcun addestramento. Ecco cosa utilizziamo attualmente nel nostro software di Amberscript.
Si stima che il nostro motore di riconoscimento vocale raggiunga un’accuratezza del 95%, un livello di qualità finora sconosciuto al mercato olandese. Saremo più che felici di condividere con te l’origine di queste prestazioni ineguagliabili:
Tra agosto 2020 e gennaio 2021, Amberscript ha intervistato 350 studenti di 175 università in 15 paesi europei. Scopri come l’accessibilità digitale possa aiutare l’istruzione universitaria.
Parliamo del prossimo grande passo avanti per l’intero settore: la comprensione del linguaggio naturale (o CLN). Si tratta di una branca dell’intelligenza artificiale che studia in che modo i macchinari possono comprendere e interpretare il linguaggio umano. La comprensione del linguaggio naturale permette alla tecnologia di riconoscimento vocale non solo di trascrivere il linguaggio umano, ma anche di comprenderne il significato. In altre parole, l’aggiunta di algoritmi CLN è simile ad aggiungere un cervello a un convertitore voce-testo.
CLN mira ad affrontare la sfida più difficile del riconoscimento vocale: comprendere e lavorare in un contesto unico.
Sono molte le discipline in cui la CLN (come suddivisione dell’elaborazione del linguaggio naturale) svolge già un ruolo importante. Ecco alcuni esempi:
Attualmente stiamo integrando gli algoritmi CLN nel nostro software di speech to text per rendere il nostro software di riconoscimento vocale ancora più intelligente e utilizzabile in un’ampia gamma di applicazioni.
Vengono utilizzate diverse tecniche per il riconoscimento degli interlocutori e del tempo, le nostre soluzioni standard includono la diarizzazione del vettore x o la diarizzazione a 2 canali.
L’accessibilità web è l’abilità di un sito web, applicazione per telefono o documento elettronicodi essere facilmente navigato e compreso da un vasto pubblico, inclusi gli udentiche hanno disabilità visive, uditive, motorie o cognitive.
È sempre importante promuovere l’inclusività nella nostra società, anche se non sei un’istituzione pubblica.Aiutiamo a garantire che tutti facciano parte della rivoluzione digitale che sta facilitando le nostre vite ogni giorno. Le nostre soluzioni aiutano le persone con disabilità visive, uditive, motorie o cognitive ad accedere allo stesso contenuto. Amberscript fornisce un software con una soluzione: convertiamo file audio e video in testi usando un software di riconoscimento vocale, basato su un sistema di intelligenza artificiale. Per scoprire di più i nostri prodotti, clicca qui.
Il 22 settembre 2016 l’UE ha pubblicato una direttiva sull’accessibilità web relativa ai siti web delle istituzioni pubbliche. Gli obiettivi inclusi nella direttiva devono essere implementati nella legislazione nazionale di ogni stato membro dell’UE a partire dal 23 settembre 2018. Le istituzioni pubbliche devono conformarsi alla Norma Europea (EN 301 549 V 2.1.2), che si riferisce a un livello “A” o “AA” degli standard internazionali delle Linee guida per l’accessibilità dei contenuti web (WCAG 2.1), come requisiti minimi di accessibilità web. Per saperne di più su questo argomento, leggi il nostro blog sull’accessibilità web e gli standard WCAG 2.1!
WCAG è l’acronimo di Web Content Accessibility Guidelines, ossia le Linee guida per l’Accessibilità dei contenuti sul web. WCAG 2.1 è la versione più recente di queste linee guida, che sono intese per rendere l’ambiente digitale il più accessibile possibile per gli utenti con disabilità visive, uditive, motorie e cognitive.
