Compiler Integrado (suportando Python, Java e C++)
Respostas Inteligentes
Áudio Transcrito
Lexicon, StoryLang, Mocktalk, Lingobo, InstaSpeak são as ferramentas transcription practice mais bem pagas / gratuitas.
A prática de transcrição refere-se ao processo de converter manualmente discursos ou gravações de áudio em texto escrito com o objetivo de treinar e melhorar sistemas automáticos de reconhecimento de fala. Esta prática envolve transcritores humanos ouvindo amostras de áudio e digitando com precisão o que ouvem, criando conjuntos de dados rotulados que podem ser usados para treinar modelos de IA para reconhecer e transcrever melhor a fala.
Recursos principais
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Preço
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Como usar
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Mocktalk | Compiler Integrado (suportando Python, Java e C++) | Prepare-se para entrevistas de emprego de forma independente com IA. Domine o processo de entrevista de emprego com reconhecimento de voz em tempo real, transcrição de fala e respostas inteligentes. Pratique para entrevistas de emprego com as principais empresas. | |
InstaSpeak | Testes de fala automatizados | Para usar o InstaSpeak, os professores podem criar e enviar testes de fala automatizados para seus alunos através da plataforma. Os alunos podem então fazer os testes a qualquer hora e em qualquer lugar, recebendo instantaneamente análises detalhadas e feedback sobre sua gramática, palavras de enchimento, ritmo das palavras e uso de vocabulário avançado. O progresso de todos os alunos pode ser visualizado em um painel central. | |
Lingobo | As principais características do Lingobo incluem: | Para usar o Lingobo, basta se inscrever em uma conta no website, escolher o nível de proficiência em inglês desejado e começar a acessar as micro-aulas. Cada aula envolverá conversas interativas com a IA, permitindo que você pratique suas habilidades de fala e audição. | |
StoryLang | Gere histórias no seu idioma-alvo |
Iniciante $1.5 1 crédito
| Melhore seu aprendizado de idiomas lendo e ouvindo histórias. Gere histórias de acordo com suas preferências e comece a aprender |
Lexicon | AI-powered speaking practice |
1:1 Tutor Session $10 Enjoy a fixed-rate 1-on-1 tutor session for personalized teaching.
| Practice speaking with teachers, receive AI-transcribed dialogue, and learn specific words. Use personalized flashcards for enhanced language proficiency. |
Melhorar assistentes virtuais e dispositivos controlados por voz
Desenvolver sistemas de legendagem em tempo real para eventos ao vivo ou transmissões
Criar transcrições de reuniões, palestras ou procedimentos judiciais
Analisar chamadas de serviço ao cliente para garantia de qualidade e fins de treinamento
Facilitar a criação de legendas para vídeos para melhorar a acessibilidade
Os usuários geralmente elogiaram as melhorias na precisão e desempenho do reconhecimento de fala automático resultantes da prática de transcrição. Muitos notaram que os dispositivos e serviços controlados por voz agora são mais confiáveis e responsivos, com menos erros na transcrição. Alguns também apreciaram a maior acessibilidade do conteúdo através de legendas automáticas e legendagem aprimoradas. No entanto, alguns usuários levantaram preocupações sobre as implicações de privacidade do uso de transcritores humanos e o potencial de conjuntos de dados tendenciosos se não forem gerenciados adequadamente.
Um usuário dita uma mensagem para o assistente virtual de seu smartphone, que transcreve com precisão a fala para texto.
Um estudante utiliza um serviço de transcrição com tecnologia de IA para gerar automaticamente legendas para uma gravação de palestra.
Um jornalista emprega uma ferramenta de reconhecimento de fala para transcrever rapidamente uma entrevista, economizando tempo e esforço em comparação com a transcrição manual.
Para se envolver na prática de transcrição, um transcritor humano ouve uma gravação de áudio e digita a fala que ouve com a maior precisão possível. Este processo é tipicamente realizado usando software especializado que permite ao transcritor controlar a reprodução e inserir facilmente o texto. O texto resultante é emparelhado com o áudio original para criar um conjunto de dados rotulado. Vários transcritores podem trabalhar no mesmo áudio para garantir precisão e considerar variações na audição e interpretação.
Melhoria da precisão dos sistemas de reconhecimento de fala automática através da exposição a uma ampla variedade de padrões de fala, sotaques e vocabulários
Criação de conjuntos de dados grandes e diversos que podem ser usados para treinar modelos de IA mais robustos
Identificação e correção de erros ou vieses em sistemas de reconhecimento de fala automática
Possibilitando o desenvolvimento de reconhecimento de fala automática para idiomas de recursos limitados ou domínios especializados