Descrizione del progetto
TradottoLa nostra azienda accumula un grande volume di registrazioni audio e video ogni settimana: chiamate con i clienti, riunioni, interviste, webinar ed episodi di podcast. Attualmente tutto questo materiale è un peso morto — nessuno ha tempo di ascoltare ore di registrazioni, quindi accordi e citazioni importanti vengono persi immediatamente dopo la conversazione. Abbiamo bisogno di un servizio automatico di trascrizione da voce a testo che trasformi ogni registrazione in una trascrizione accurata e ricercabile.
La base del progetto è un motore di riconoscimento vocale affidabile. Il servizio dovrebbe accettare formati audio e video comuni, trascriverli con alta precisione anche su registrazioni imperfette e aggiungere punteggiatura e paragrafi in modo che il testo legga normalmente. La diarizzazione è obbligatoria: ogni riga è attribuita a un relatore e i timestamp a livello di parola consentono una navigazione istantanea nel punto giusto della registrazione. È necessaria anche l'elaborazione in batch — carica dozzine di file contemporaneamente.
Non meno importante è ciò che accade dopo il riconoscimento. Abbiamo bisogno di un editor conveniente dove possiamo correggere errori, rinominare relatori, unire e dividere segmenti e cercare nell'intero archivio per parole chiave. Le trascrizioni pronte dovrebbero essere esportate in testo, sottotitoli e formati strutturati. Si prega di descrivere la propria esperienza con i modelli di riconoscimento vocale, l'accuratezza attesa su audio reale, le lingue supportate e come garantirai la riservatezza delle registrazioni.
Ciò che conta per noi:
— trascrizione automatica con punteggiatura e diarizzazione dei relatori;
— timestamp a livello di parola e ricerca full-text nell'archivio;
— editor per correzioni ed esportazione in testo, sottotitoli e dati strutturati.
La base del progetto è un motore di riconoscimento vocale affidabile. Il servizio dovrebbe accettare formati audio e video comuni, trascriverli con alta precisione anche su registrazioni imperfette e aggiungere punteggiatura e paragrafi in modo che il testo legga normalmente. La diarizzazione è obbligatoria: ogni riga è attribuita a un relatore e i timestamp a livello di parola consentono una navigazione istantanea nel punto giusto della registrazione. È necessaria anche l'elaborazione in batch — carica dozzine di file contemporaneamente.
Non meno importante è ciò che accade dopo il riconoscimento. Abbiamo bisogno di un editor conveniente dove possiamo correggere errori, rinominare relatori, unire e dividere segmenti e cercare nell'intero archivio per parole chiave. Le trascrizioni pronte dovrebbero essere esportate in testo, sottotitoli e formati strutturati. Si prega di descrivere la propria esperienza con i modelli di riconoscimento vocale, l'accuratezza attesa su audio reale, le lingue supportate e come garantirai la riservatezza delle registrazioni.
Ciò che conta per noi:
— trascrizione automatica con punteggiatura e diarizzazione dei relatori;
— timestamp a livello di parola e ricerca full-text nell'archivio;
— editor per correzioni ed esportazione in testo, sottotitoli e dati strutturati.
Altro / Varie Contante, Bonifico bancario
