이 녹음의 전사 요청을 준비하세요. JSON {"glossary":["..."],"speakers":"...","output_needs":"..."} 반환: 스피커를 표시하는 방법과 출력에 필요한 것(시간 코드, 불확실한 장소 표시 등)을 모델에 알려주는 이름/용어의 용어집입니다.
전사 - 긴 녹음을 텍스트로 해독합니다. 내부적으로 모델은 단어를 인식할 뿐만 아니라 화자를 분리(분할)하고 시제를 배열하려고 시도합니다. 정확성은 익숙하지 않은 이름과 용어, 겹치는 말투(서로 방해함), 강한 억양이나 소음이라는 세 가지 요소에 따라 결정됩니다. 따라서 레버리지. 첫 번째이자 가장 과소평가된 방법은 참가자 이름, 제목, 약어 목록 등 사전에 모델에 용어집을 제공하는 것입니다. 미리 "제시된" 단어는 처음부터 추측한 단어보다 눈에 띄게 더 정확하게 인식됩니다. 둘째, 적절한 순간을 빠르게 찾을 수 있도록 화자별, 시간별 표시를 요청하세요. 전문가의 비결: 항목이 중요한 경우 불확실한 위치를 괄호나 기호로 표시하도록 요청하세요. 이렇게 하면 매끄럽지만 오류가 있을 수 있는 텍스트를 신뢰하는 대신 다시 확인해야 할 내용을 즉시 확인할 수 있습니다. Insider: 전사 품질의 80%는 입력 사운드 품질에 의해 결정됩니다. 테이블 중앙에 좋은 마이크 하나가 있으면 어떤 후처리보다 좋습니다. 일반적인 초보자 실수는 단일 이름이나 맥락 없이 2시간짜리 녹음을 게시한 다음 수십 개의 오류를 수동으로 정리하는 것입니다.
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