Die Funktion Speech-to-Text (STT) von Orate basiert auf professionellen Modellen wie AssemblyAI's "best" und erfüllt die Industriestandards für Spracherkennungsgenauigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit. Die Funktion wird durch die transcribe()-Methode implementiert, die gängige Audiodateien einschließlich des wav-Formats verarbeiten und strukturierte Textergebnisse ausgeben kann.
Was die technischen Indikatoren anbelangt, so zeichnet sich der integrierte STT-Dienst von Orate bei der Spracherkennung in komplexen Umgebungen und der Verarbeitung von Fachterminologie aus. So kann er beispielsweise in Dialogszenen mit mehreren Personen oder in Audiodaten mit starkem Hintergrundrauschen eine hohe Transkriptionsgenauigkeit beibehalten. Bei der Transkription von Audiomaterial in juristischen, medizinischen und anderen Fachbereichen können durch die Auswahl professioneller Modelle genauere Ergebnisse erzielt werden.
Im Vergleich zu selbst entwickelten Spracherkennungssystemen reduziert die Lösung, die ausgereifte kommerzielle Modelle von Orate verwendet, die Fehlerquote erheblich und spart gleichzeitig Zeit und Kosten für die Entwicklung und Abstimmung, was sie zu einer effizienten Wahl für Unternehmen macht, die schnell Spracherkennungsfunktionen einsetzen wollen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOrate: Eine einheitliche API für die Integration von bekannter Spracherzeugung, Sprachtranskription und SprachmodellierungDie
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