Die Audiotranskription nimmt Audio als Input und verwendet automatisierte Spracherkennung und automatisierte Sprecheridentifizierung, um einen Text-Output zu generieren. Insbesondere verwendet das System eine proprietäre Instanz des OpenAI Whisper-Systems zur automatisierten Spracherkennung.
Einsprachige Terminus-Datenbanken können auf der Seite erstellt werden, um die Genauigkeit der KI-Transkription für spezialisierte oder schwierige Terminus zu verbessern. Terminus-Datenbanken werden automatisch mit allen Benutzern derselben Organisation im schreibgeschützt-Modus geteilt.
Phrase Studio verbraucht Video Localization Hours.
Anwendungsfälle
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Ein 45-minütiges Kunde-Interview, das als MP4-Datei aufgezeichnet wurde.
Ein Texttranskript wird mit Sprecheridentifizierung generiert, das verwendet werden kann, um eine Fallstudie zu erstellen und Zitate für eine Website zu extrahieren.
Um ein Audiotranskriptions-Projekt zu erstellen, befolgen Sie diese Schritte:
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Klicken Sie in Phrase Studio auf New Project.
Die Seite wird geöffnet.
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Ziehen Sie entweder eine Datei in das Feld zum hochladen oder klicken Sie auf Upload file, um eine Datei auf Ihrem System zu suchen.
Die hochgeladene Datei wird angezeigt.
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Geben Sie optional die Anzahl der in der hochgeladenen Datei an.
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Um die Anzahl der Sprecher manuell festzulegen, öffnen Sie das Dropdown-Menü und Auswählen Sie einen Wert von 1 bis 5. Wenn die Datei mehr als fünf Sprecher enthält, verwenden Sie die Standardoption .
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Geben Sie einen Namen für das Projekt an und legen Sie die Sichtbarkeit des Projekt wie erforderlich fest:
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Neue Projekte sind standardmäßig öffentlich. Öffentliche Projekte sind für alle Benutzer in der Organisation sichtbar, die auf Studio zugreifen können.
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Deaktivieren Sie , um ein privates Projekt zu Erstellen, das nur für den Projekt-Eigentümer sichtbar ist. Ein privates Projekt kann bei Bedarf weiterhin für ausgewählte Benutzer freigegeben werden.
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Wählen Sie manuell die oder Aktivieren Sie für die automatische Erkennung.
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Aktivieren Sie bei Bedarf unter die Option und Auswählen Sie die Sprache(n), in die die Datei übersetzt werden soll.
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Auswählen Sie ein , um die Regeln für die Anzeige von Untertiteln festzulegen.
Aktivieren Sie , um ein Profil für jede Sprache zu Auswählen.
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Aktivieren Sie optional , um vorhandene pronunciations und zugehörige Paare für Dubbing-Workflows zu Auswählen.
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Konfigurieren Sie bei Bedarf zusätzliche Optionen:
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Öffnen Sie den Bereich , um vorhandene Untertiteldateien im SRT or VTT Format für die Ausgangssprache und Zielsprache zu importieren.
Das System überspringt die automatische Audiotranskription mit Sprecheridentifizierung und gleicht die vorhandenen Untertitel mit dem Video ab. Benutzer müssen Sprecher manuell Erstellen und zuweisen, da SRT/VTT-Dateien keine Sprecherinformationen enthalten.
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Öffnen Sie den Bereich , um die Einstellungen auf User-Konto-Ebene zu überschreiben und die bevorzugte auf Projekt-Ebene zu Auswählen.
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Öffnen Sie den Bereich , um eine vorhandene Termbank zu Auswählen oder Begriffe hinzuzufügen, die verwendet werden, um ähnlich klingende Wörter während der Transkription zu erkennen und ein Match zu erzielen.
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Öffnen Sie den Bereich , um die gewünschten Zusammenfassungen und Erkenntnisse, die für die hochgeladene Aufnahme generiert werden sollen, sowie die relevanten KI-Modelle zu Auswählen.
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Klicken Sie auf Projekt erstellen.
Die Datei wird hochgeladen und auf der Seite angezeigt.
Klicken Sie auf den Namen der Aufnahme, um sie im Editor zu öffnen und in den Registerkarten und anzuzeigen. Beide Texte können bei Bedarf bearbeitet werden.
Klicken Sie auf herunterladen, um die Transkription und die Übersetzungen zum herunterladen auf Ihr System auszuwählen. Es ist auch möglich, reine Audiospuren im MP3-Format herunterzuladen.
Extrahiert mithilfe von KI-Modellen strukturierte und aussagekräftige Erkenntnisse wie Zusammenfassungen, Stimmung, Qualitätsmerkmale oder Sicherheitsprobleme aus Untertiteln.
Erkenntnisse, die auf der Seite erstellt wurden, werden automatisch für alle Benutzer derselben Organisation im schreibgeschützt Modus freigegeben.
Anwendungsfälle
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Fassen Sie Kundensupport-Anrufe zusammen oder identifizieren Sie potenziell unsichere oder qualitativ minderwertige Kommunikation. Phrase Studio gibt eine Zusammenfassung zurück und markiert Abschnitte zur Überprüfung.
Erkennt und beschriftet verschiedene Sprecher in einer Audiodatei für klarere Transkripte und Untertitel.
Die automatische Sprecheridentifizierung ist für Projekte mit importierten Untertiteldateien nicht verfügbar.
Anwendungsfälle
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Ein Podcast mit mehreren Teilnehmern wird verarbeitet und jeder Sprecher wird automatisch markiert (z. B. „Sprecher 1“, „Sprecher 2“).
Klicken Sie unter dem Menü auf Sprecher verwalten, um den Sprechernamen zu bearbeiten oder weitere Sprecher hinzuzufügen.
Verwenden Sie den Umschalter Kombiniert/Sprecher am unteren Rand des Editor, um zwischen einer einzelnen Wellenform und individuellen Wellenformen für jeden Sprecher zu wechseln. Wenn mehrere Sprecher erkannt werden, können Segmente innerhalb einer Zeile verschoben werden, um überlappende Sprache abzubilden, oder in eine andere Zeile verschoben werden, um den zugewiesenen Sprecher zu ändern.