Bu kaydın transkripsiyonu için bir istek hazırlayın. JSON {"glossary":["..."],"speakers":"...","output_needs":"..."} döndürün: modele hoparlörleri nasıl işaretleyeceğini ve çıktıda neyin gerekli olduğunu (zaman kodları, belirsiz yerleri işaretleme vb.) anlatmak için bir adlar/terimler sözlüğü.
Transkripsiyon - uzun bir kaydın metne dönüştürülmesi. Model, arka planda yalnızca kelimeleri tanımakla kalmıyor, aynı zamanda konuşmacıları ayırmaya (günlükleştirme) ve zamanları düzenlemeye de çalışıyor. Doğruluk üç şeye bağlıdır: tanıdık olmayan adlar ve terimler, örtüşen konuşmalar (birbirinin sözünü kesen) ve güçlü aksanlar veya gürültü. Bu nedenle kaldıraç. Bunlardan ilki ve en az önem verileni, modele önceden bir sözlük vermektir: katılımcı adlarının, unvanlarının, kısaltmaların bir listesi. Önceden "sunulan" kelimeler, sıfırdan tahmin edilen kelimelere göre çok daha doğru bir şekilde tanınır. İkinci olarak, doğru anı hızlı bir şekilde bulabilmeniz için konuşmacılara ve zamana göre işaretlemeler isteyin. Profesyonel hile: Giriş önemliyse, belirsiz yerleri parantez veya bir işaretle işaretlemenizi isteyin; bu şekilde, düzgün ancak muhtemelen hatalı metne güvenmek yerine neyi tekrar kontrol etmeniz gerektiğini hemen görebilirsiniz. İçeriden bilgi: Transkripsiyon kalitesinin %80'i giriş sesinin kalitesine göre belirlenir - masanın ortasındaki iyi bir mikrofon, herhangi bir son işlemden daha iyidir. Tipik bir başlangıç hatası, iki saatlik bir kaydı tek bir ad veya bağlam olmadan yayınlamak ve ardından düzinelerce hatayı manuel olarak temizlemektir.
Anında yapay zeka incelemesi için çözüm gönderme erişiminin kilidini açın.