Chuẩn bị yêu cầu sao chép bản ghi âm này. Trả về JSON {"glossary":["..."],"speakersounce...","output_needs"..."}: bảng thuật ngữ về tên/thuật ngữ để cho mô hình biết cách đánh dấu người phát biểu và những gì cần thiết ở đầu ra (mã thời gian, đánh dấu các vị trí không chắc chắn, v.v.).
Phiên âm - giải mã một đoạn ghi âm dài thành văn bản. Dưới mui xe, mô hình không chỉ nhận dạng các từ mà còn cố gắng tách người nói (ghi nhật ký) và sắp xếp các thì. Độ chính xác phụ thuộc vào ba yếu tố: tên và thuật ngữ không quen thuộc, lời nói trùng lặp (ngắt lời lẫn nhau) và giọng hoặc tiếng ồn mạnh. Do đó có đòn bẩy. Việc đầu tiên và bị đánh giá thấp nhất là cung cấp trước cho mô hình một bảng thuật ngữ: danh sách tên người tham gia, chức danh, chữ viết tắt. Những từ được “trình bày” trước được nhận dạng chính xác hơn đáng kể so với những từ được đoán từ đầu. Thứ hai, hãy yêu cầu chấm điểm theo người nói và theo thời gian để bạn có thể nhanh chóng tìm được thời điểm thích hợp. Thủ thuật chuyên nghiệp: nếu mục nhập quan trọng, hãy yêu cầu đánh dấu những vị trí không chắc chắn bằng dấu ngoặc hoặc dấu hiệu - bằng cách này, bạn có thể biết ngay những gì cần kiểm tra kỹ, thay vì tin tưởng vào văn bản mượt mà nhưng có thể sai sót. Người trong cuộc: 80% chất lượng phiên âm được xác định bởi chất lượng âm thanh đầu vào - một micrô tốt ở giữa bàn sẽ tốt hơn bất kỳ quá trình xử lý hậu kỳ nào. Một sai lầm điển hình của người mới bắt đầu là đăng một bản ghi âm dài hai giờ mà không có một tên hoặc ngữ cảnh nào, sau đó xóa hàng tá lỗi theo cách thủ công.
Mở khóa quyền truy cập để gửi giải pháp nhằm đánh giá AI ngay lập tức.