Die in Any2Text integrierte automatische Sprecheridentifikation nutzt eine fortschrittliche Technologie zur Analyse von Stimmabdrücken, um die Stimmcharakteristika der verschiedenen Sprecher in einem Konferenzszenario effektiv zu unterscheiden. Bei der Audioverarbeitung von Dialogen mit mehreren Personen weist das System jedem Sprecher eine unabhängige Nummer zu (z.B. Sprecher 1, Sprecher 2) und kennzeichnet diese Identifikatoren im Textabschnitt entsprechend dem Zeitstempel eindeutig.
Die Implementierung dieses Merkmals beruht auf der Extraktion und Analyse von Sprachmerkmalen durch tiefe neuronale Netze. Durch die Erkennung mehrdimensionaler Merkmale wie Klangfarbe, Intonation und Sprechgeschwindigkeit kann das System eine Erkennungsgenauigkeit von bis zu 90% oder mehr erreichen, selbst wenn der Sprecher mehrmals wechselt. Die Benutzer müssen nur die entsprechenden Optionen in den Transkriptionseinstellungen ankreuzen, ohne dass ein Training oder eine Konfiguration erforderlich ist.
In der Praxis verbessert diese Funktion die Transkriptionseffizienz in Szenarien wie Sitzungsprotokollen und Interviewaufnahmen erheblich. Im Vergleich zur manuellen Aufnahme reduziert die automatische Sprechererkennung die Kollationierungszeit um mehr als 80%. Der resultierende Text kann sofort zur Erstellung von Dokumenten wie Sitzungsprotokollen und Interviewaufzeichnungen verwendet werden, was den Arbeitsablauf erheblich vereinfacht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAny2Text: kostenloses AI-Tool zur Umwandlung von Audio und Video in TextDie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil