Транскрибация аудио в текст: что это такое, технологии, где применяется

Бизнесу удобнее всего хранить, искать и анализировать информацию в текстовом формате. Особенно это утверждение актуально для тех сфер деятельности, где первостепенное значение имеет доступность данных. Однако по факту информация предстает в разных форматах, в том числе аудио. Есть способ преобразовать ее в текст — транскрибация. В статье рассказываем, что это такое, какие технологии можно использовать, в чем польза для бизнеса.

Что такое транскрибация

Транскрибация — перевод аудио в текст. Цель — как можно точнее передать информацию в более удобном формате для реализации различных целей, например, для анализа, подготовки к публикации, рассылки и т.д.

Существует автоматическая транскрибация аудио в текст, выполняемая с помощью специальных программ, либо ручная, когда записи переводит человек. В своей работе такой специалист также может использовать различные программы, которые позволяют преобразовать материал в нужный формат. Останется только проверить достоверность перевода и отредактировать текст.

Технологии автоматической транскрибации аудио в текст

Для транскрибации аудио в текст сейчас часто используют нейросети, которые сначала обучаются на больших объемах аудиоданных. Обучение позволяет программам лучше распознавать и классифицировать звуки. Например, нейросети для транскрибации аудио в текст способны выделять особенности в звуковых волнах, определять речь, различать интонации, «отбрасывать» фоновые шумы.

С помощью нейросетей можно значительно ускорить процесс транскрибации аудио в текст. Для сравнения — человек может вручную без применения программ несколько часов расшифровывать запись длиной 30 минут. Нейросеть для транскрибации аудио в текст справится с аналогичным объемом работы за 30-60 секунд.

Еще несколько преимуществ использования нейросетей для транскрибации аудио в текст:

Обеспечение высокой точности перевода речи в текст, минимизация количества значительных искажений.
Минимум человеческого участия в процессе.
Преобразование звуковых файлов в удобный для изучения и анализа формат.

Использование передовых технологий позволяет быстро преобразовывать большие объемы звуковой информации. За счет этого не приостанавливаются бизнес-процессы, не снижается эффективность деятельности.

На что обращать внимание при выборе решений для транскрибации — перевода аудио в текст:

Точность распознавания звуков, особенно при наличии фонового шума.
Поддержка нескольких языков.
Скорость обработки звуковой информации.
Поддержка различных типов аудиофайлов.
Наличие дополнительных функций, таких, как редактирование полученного текста, применение фильтров для быстрого поиска информации, создание отчетов и др.
Механизмы обеспечения безопасности обрабатываемых данных, например, шифрование.

В каких сферах деятельности применяется транскрибация аудио в текст с помощью ИИ

Технология применяется во многих сферах деятельности, поэтому рассмотрим несколько примеров:

В журналистике транскрибация позволяет расшифровывать записи интервью и пресс-конференций для быстрой подготовки материала к публикации.
В сфере образования часто используются нейросети для транскрибации аудио в текст, чтобы преобразовывать в более удобный формат записи лекций и семинаров.
В правоохранительных органах и судах технология помогает преобразовывать записи допросов для подготовки материалов дел.
В бизнесе транскрибация аудио в текст с помощью ИИ решает несколько задач. Например, позволяет быстрее анализировать голосовые отзывы клиентов, изучать материалы пресс-конференций, готовить публикации для социальных сетей и т.д.

Преобразование речевой информации в текстовую значительно упрощает работу с данными в организациях любого масштаба. Особенно если транскрибация выполняется с помощью специальных программ и не требует дополнительных трудозатрат.

Транскрибация аудио в текст для решения задач внутренней безопасности компании

Звуковая информация может сыграть важную роль в выявлении корпоративного мошенничества и виновников инцидентов. Офицеры ИБ часто получают необходимые сведения из записей телефонных разговоров и записей с рабочих станций сотрудников. Работники иногда теряют бдительность и выдают информацию, подтверждающую их причастность к неправомерным действиям. Если эти сведения вовремя попадут к сотрудникам службы безопасности, инцидента удастся избежать.

Что можно выявить при изучении записей разговоров, приведенных в удобный формат с помощью транскрибации аудио в текст:

Признаки корпоративного мошенничества.
Разглашение конфиденциальной информации при общении.
Саботаж управленческих решений.
Признаки конфликтов внутри коллектива, нелояльное отношение к коллегам и руководству.

Также изучение записей поможет установить обстоятельства нарушений, понять характер инцидентов, чтобы в дальнейшем предотвращать подобные ситуации.

Транскрибация аудио в текст на русский и английский языки с помощью Solar Dozor

Многие крупные компании внедряют в контур информационной безопасности такие системы, как Data Leak Prevention (далее — DLP). Они позволяют контролировать коммуникации персонала, предотвращать утечки конфиденциальной информации, отслеживать действия сотрудников на рабочих станциях.

В каждом DLP-решении реализованы свои инструменты для достижения целей использования системы. Например, с помощью Solar Dozor можно делать записи звука с рабочих станций. В системе также реализована ИИ технология перевод аудио в текст для удобства изучения полученных материалов. Можно записывать и переводить в текстовый формат звук с микрофонов компьютеров всех сотрудников или только конкретных персон.

Перевод аудио в текст с помощью ИИ на русский и английский языки позволяет быстрее анализировать записи, потому что прослушивание даже в ускоренном режиме занимает много времени. Изучать данные можно в интерфейсе системы, а для большего удобства применяются различные фильтры, например, поиск записей за определенные месяцы, недели, дни и даже часы.

В версии Solar Dozor 8 также реализована возможность проверки полученного текста выбранным набором правил политики и путем регистрации событий установленным порядком. Таким образом, транскрибация аудио в текст позволит уменьшить трудозатраты на выявление угроз ИБ и существенно ускорит процесс расследований за счет автоматизации процедуры анализа аудиозаписей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Транскрибация или перевод аудио в тексты с помощью нейросетей или вручную применяется в разных сферах деятельности, в том числе и в бизнесе. В частности, этот метод позволяет оперативно исследовать голосовые записи сотрудников компании и выявлять угрозы ИБ, доказывать причастность виновных лиц к инцидентам. Не обязательно целенаправленно использовать нейросети для транскрибации аудио в текст, поскольку технология реализована в DLP-решении Solar Dozor. Эта система предназначена для защиты от утечек и контроля действий персонала в компаниях сегмента Enterprise. За счет ряда уникальных для российского рынка функций решение позволяет выстраивать стратегию информационной безопасности с фокусом на человеке.