Какие существуют способы автоматического извлечения речи из аудиофайлов?

Для автоматического извлечения речи из аудиофайлов используют технологии распознавания речи, обученные на тысячах часов аудио. giga.chat

Процесс транскрибации можно разделить на несколько этапов: timeweb.com

1. Предобработка данных. timeweb.com Извлекается аудиодорожка, если исходный материал — видео, звук очищается от шумов, нормализуется громкость и частота дискретизации. timeweb.com
2. Преобразование звука в спектрограмму. timeweb.com Аудиосигнал разбивается на небольшие временные отрезки (фреймы) и преобразуется в спектрограмму — визуальное представление звука, где по осям отложены время, частота и амплитуда. timeweb.com
3. Извлечение признаков. timeweb.com Используются разные методы, например MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) или фильтры мел-шкалы, чтобы выделить ключевые акустические признаки, которые нейросеть сможет анализировать. timeweb.com
4. Распознавание речи с помощью нейросетей. timeweb.com Для этого используют рекуррентные нейронные сети (RNN), свёрточные нейронные сети (CNN) или трансформеры. timeweb.com
5. Постобработка текста. timeweb.com Нейросети используют языковые модели (например, GPT или BERT) для исправления ошибок и улучшения грамматики, расставляют знаки препинания и проводят контекстную коррекцию. timeweb.com
6. Вывод текста. timeweb.com Обработанный текст выводится в виде транскрипции, он может быть сохранён в файл или использован для дальнейшего анализа. timeweb.com

Некоторые сервисы для автоматического извлечения речи из аудиофайлов: Speech2Text, Any to Text, RealSpeaker, SaluteSpeech, GigaChat timeweb.com giga.chat otzyvmarketing.ru .