Siapkan permintaan transkripsi rekaman ini. Return JSON {"glossary":["..."],"speakers":"...","output_needs":"..."}: glosarium nama/istilah untuk memberi tahu model cara menandai pembicara, dan apa yang diperlukan dalam keluaran (kode waktu, menandai tempat yang tidak pasti, dll.).
Transkripsi - menguraikan rekaman panjang menjadi teks. Di bawah tenda, model tidak hanya mengenali kata-kata, tetapi juga mencoba memisahkan pembicara (diarisasi) dan menyusun tenses. Keakuratan bertumpu pada tiga hal: nama dan istilah yang asing, ucapan yang tumpang tindih (saling menyela), dan aksen atau kebisingan yang kuat. Oleh karena itu leverage. Yang pertama dan paling diremehkan adalah memberikan model glosarium terlebih dahulu: daftar nama peserta, gelar, singkatan. Kata-kata yang “disajikan” sebelumnya dikenali lebih akurat daripada kata-kata yang ditebak dari awal. Kedua, mintalah penilaian berdasarkan pembicara dan waktu, sehingga Anda dapat dengan cepat menemukan momen yang tepat. Trik profesional: jika entri itu penting, mintalah untuk menandai tempat-tempat yang tidak pasti dengan tanda kurung atau tanda - dengan cara ini Anda dapat segera melihat apa yang harus diperiksa ulang, daripada memercayai teks yang halus namun mungkin salah. Insider: 80% kualitas transkripsi ditentukan oleh kualitas suara masukan - satu mikrofon bagus di tengah meja lebih baik daripada pasca-pemrosesan mana pun. Kesalahan umum pemula adalah memposting rekaman dua jam tanpa satu nama atau konteks, lalu membersihkan lusinan kesalahan secara manual.
Buka kunci akses untuk mengirimkan solusi untuk peninjauan AI instan.