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Новинки AI · Голосовой AI · Leçon 5/10
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Tâche

Décoder la réunion en texte

Préparez une demande de transcription de cet enregistrement. Renvoie JSON {"glossary":["..."],"speakers":...","output_needs":"..."} : un glossaire de noms/termes pour indiquer au modèle comment marquer les haut-parleurs et ce qui est nécessaire dans la sortie (codes temporels, marquage d'endroits incertains, etc.).

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Audio vers texte lisible
💡 Un morceau de théorie

Transcription - déchiffrer un long enregistrement en texte. Sous le capot, le modèle reconnaît non seulement les mots, mais essaie également de séparer les locuteurs (diarisation) et d'arranger les temps. La précision dépend de trois éléments : des noms et des termes inconnus, des discours qui se chevauchent (s'interrompant) et des accents ou du bruit forts. D’où l’effet de levier. La première et la plus sous-estimée consiste à donner au modèle un glossaire à l'avance : une liste des noms des participants, des titres, des abréviations. Les mots « présentés » à l'avance sont reconnus avec beaucoup plus de précision que les mots devinés à partir de zéro. Deuxièmement, demandez des marquages ​​par intervenants et par heure, afin de trouver rapidement le bon moment. Astuce de pro : si l'entrée est importante, demandez à marquer les endroits incertains avec des parenthèses ou un signe - de cette façon, vous pouvez immédiatement voir ce qu'il faut vérifier, au lieu de vous fier au texte fluide, mais éventuellement erroné. Insider : 80 % de la qualité de la transcription est déterminée par la qualité du son d'entrée - un bon microphone au centre de la table vaut mieux que n'importe quel post-traitement. Une erreur typique du débutant consiste à publier un enregistrement de deux heures sans un seul nom ni contexte, puis à nettoyer manuellement des dizaines d’erreurs.

Comment est-il évalué · réussite 70

  • 1JSON valide sans texte autour30%
  • 2Il y a les champs glossary, speakers, output_needs25%
  • 3Le glossaire, les intervenants et les notes sont définis45%
Votre inviteClaude ⌄
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