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Новинки AI · Голосовой AI · Lição 5/10
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Tarefa

Decodificando a reunião em texto

Prepare um pedido de transcrição desta gravação. Return JSON {"glossary":["..."],"speakers":"...","output_needs":"..."}: um glossário de nomes/termos para informar ao modelo como marcar alto-falantes e o que é necessário na saída (códigos de tempo, marcação de locais incertos, etc.).

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Áudio para texto legível
💡 Uma teoria

Transcrição - decifrar uma gravação longa em texto. Nos bastidores, o modelo não apenas reconhece palavras, mas também tenta separar os falantes (diarização) e organizar os tempos verbais. A precisão depende de três coisas: nomes e termos desconhecidos, fala sobreposta (interrompendo-se) e sotaques ou ruídos fortes. Daí a alavancagem. A primeira e mais subestimada é fornecer antecipadamente ao modelo um glossário: uma lista de nomes de participantes, títulos, abreviações. Palavras “apresentadas” antecipadamente são reconhecidas com muito mais precisão do que palavras adivinhadas do zero. Em segundo lugar, peça marcações por alto-falantes e por horário, para que você possa encontrar rapidamente o momento certo. Truque profissional: se a entrada for importante, peça para marcar locais incertos com colchetes ou um sinal - dessa forma você pode ver imediatamente o que verificar, em vez de confiar no texto suave, mas possivelmente errado. Insider: 80% da qualidade da transcrição é determinada pela qualidade do som de entrada - um bom microfone no centro da mesa é melhor do que qualquer pós-processamento. Um erro típico de iniciante é postar uma gravação de duas horas sem um único nome ou contexto e, em seguida, limpar dezenas de erros manualmente.

Como é avaliado · aprovado 70

  • 1JSON válido sem texto ao redor30%
  • 2Existem campos glossary, speakers, output_needs25%
  • 3Glossário, alto-falantes e notas estão definidos45%
Sua solicitaçãoClaude ⌄
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