Искусственный интеллект повышает точность транскрибации аудиозаписей благодаря нескольким факторам:

• Улучшенное распознавание речи. 2 Алгоритмы искусственного интеллекта постоянно учатся на огромном количестве образцов речи, улучшая свою способность правильно интерпретировать человеческую речь. 2
• Подавление фонового шума. 2 Технологии ИИ включают в себя сложные алгоритмы шумоподавления для выделения произносимых слов, обеспечивая чёткую и точную транскрибацию даже в шумной обстановке. 2
• Транскрибация в режиме реального времени. 2 Это особенно полезно для живых мероприятий, совещаний и конференций, где немедленная транскрибация может способствовать лучшему пониманию и доступности. 2
• Обработка естественного языка (NLP). 2 Инструменты транскрибации с искусственным интеллектом используют NLP для понимания контекста, работы с омофонами (словами, которые звучат одинаково, но имеют разное значение) и обработки сложных структур предложений, что делает транскрибацию более последовательной и точной. 2

Современные нейросети достигают точности распознавания речи до 95–98%, что практически соответствует показателям человека. 1 Однако полностью заменять человека на нейросети пока преждевременно по ряду причин: 1

• Проблемы с акцентами и диалектами. 1 Несмотря на высокую точность, нейросети всё ещё могут допускать ошибки при распознавании специфических акцентов или диалектов. 1
• Сложные и специализированные термины. 1 Машинам иногда сложно корректно распознавать и транскрибировать специализированную лексику, например, медицинские или технические термины. 1
• Контекстуальное восприятие. 1 Человек способен учитывать контекст сказанного лучше машины, особенно при наличии фонового шума или сложных условий записи. 1