ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਸਪੀਚ ਟੂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਕੀ ਉਪਯੋਗ ਹਨ?

ਕਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ

• ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਜ: ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤਿਆਂ ਨੇ ਸਾਡੇ ਫ਼ੋਨਾਂ 'ਤੇ ਅੱਖਰ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਲਈ ਇੱਕ ਬਟਨ ਦਬਾਉਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਸਾਡੀ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਹਨ।

• ਗਾਹਕ ਦੀ ਸੇਵਾ: ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ AI ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਹੋ ਗਏ ਹਨ।

• ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਬੰਦ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ: ਸਮਗਰੀ ਤੱਕ ਵਧੀ ਹੋਈ ਗਲੋਬਲ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਰਕੀਟ ਬਣ ਗਈ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ASR ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
• ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: ਕਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਿਕ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੇ ਬਿਹਤਰ ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ASR ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।

ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?

ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ. ਇੱਕੋ ਸ਼ਬਦ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ "ਮਿਆਰੀ" ਬੋਲੀ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹੱਲ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਲਹਿਜ਼ੇ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ, ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਾਵਾਂ ਲਈ ਵਾਕਾਂਸ਼/ਉਚਾਰਨ ਸੰਕੇਤ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸਮਲਿੰਗੀ ਸ਼ਬਦ। ਸਹੀ ਸ਼ਬਦ ("ਨੂੰ/ਵੀ/ਦੋ") ਚੁਣਨ ਲਈ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਨਾਮ ਜਾਂ SKU ਵਰਗੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ।

ਸ਼ੋਰ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਆਡੀਓ ਚੈਨਲ। ਟ੍ਰੈਫਿਕ, ਕਰਾਸਟਾਕ, ਕਾਲ ਕੋਡੇਕਸ, ਅਤੇ ਦੂਰ-ਖੇਤਰ ਦੇ ਮਾਈਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦੱਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ, ਵੌਇਸ-ਐਕਟੀਵਿਟੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸ਼ੋਰ/ਕੋਡੇਕਸ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਹਤਰ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫੋਨਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।

ਕੋਡ-ਬਦਲੀ ਅਤੇ ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਬੋਲੀ. ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਵਾਕ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ। ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਜਾਂ ਕੋਡ-ਸਵਿੱਚ-ਜਾਗਰੂਕ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ, ਮਿਸ਼ਰਤ-ਭਾਸ਼ਾ ਆਡੀਓ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਲੋਕੇਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਸੂਚੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ।

ਕਈ ਸਪੀਕਰ ਅਤੇ ਓਵਰਲੈਪ. ਜਦੋਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਓਵਰਲੈਪ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ "ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਕਿਹਾ" ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਾਰੀ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਮਲਟੀ-ਮਾਈਕ ਆਡੀਓ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਤਾਂ ਵੱਖਰਾ/ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀਡੀਓ ਸੰਕੇਤ. ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ, ਬੁੱਲ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹਰਕਤ ਅਤੇ ਔਨ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਟੈਕਸਟ ਉਹ ਅਰਥ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਆਡੀਓ ਹੀ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਆਡੀਓ-ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਲਾਈਡ ਸਿਰਲੇਖਾਂ, ਨਾਮਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ASR ਨੂੰ OCR ਨਾਲ ਜੋੜੋ।

ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ. ਅਸੰਗਤ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਗਲਤ ਸਪੀਕਰ ਟੈਗ, ਜਾਂ ਢਿੱਲੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸ਼ੈਲੀ ਗਾਈਡ ਸੈੱਟ ਕਰੋ, ਨਮੂਨਿਆਂ ਦਾ ਨਿਯਮਿਤ ਆਡਿਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਸੋਨੇ ਦਾ ਸੈੱਟ ਰੱਖੋ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ. ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ PII/PHI ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੀ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੋਧੋ ਜਾਂ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਕਰੋ, ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਬਨਾਮ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮ/ਐਜ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ

ਆਪਣੇ ਆਡੀਓ (ਲਹਿਜ਼ੇ, ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਸ਼ੋਰ) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਤੋਲ ਕੇ ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਚੁਣੋ। ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਮਾਪੋ, ਫਿਰ ਪੈਮਾਨਾ ਬਣਾਓ।

ਪਹਿਲਾਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

• ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ: ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ, ਬੈਚ, ਜਾਂ ਦੋਵੇਂ
• ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ/ਲਹਿਜ਼ੇ (ਕੋਡ-ਸਵਿਚਿੰਗ ਸਮੇਤ)
• ਆਡੀਓ ਚੈਨਲ: ਫ਼ੋਨ (8 kHz), ਐਪ/ਡੈਸਕਟਾਪ, ਦੂਰ-ਖੇਤਰ
• ਗੋਪਨੀਯਤਾ/ਰਹਿਤ: PII/PHI, ਖੇਤਰ, ਧਾਰਨ, ਆਡਿਟ
• ਪਾਬੰਦੀਆਂ: ਲੇਟੈਂਸੀ ਟੀਚਾ, SLA, ਬਜਟ, ਕਲਾਉਡ ਬਨਾਮ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮ/ਐਜ

ਆਪਣੇ ਆਡੀਓ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ

• ਸ਼ੁੱਧਤਾ: WER + ਇਕਾਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਸ਼ਬਦ-ਸ਼ਬਦ, ਨਾਮ, ਕੋਡ)
• ਮਲਟੀ-ਸਪੀਕਰ: ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੁਆਲਿਟੀ (ਕੌਣ ਕਦੋਂ ਬੋਲਿਆ)
• ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ: ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਕੇਸਿੰਗ, ਨੰਬਰ/ਤਾਰੀਖਾਂ
• ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ: TTFT/TTF ਲੇਟੈਂਸੀ + ਸਥਿਰਤਾ
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਵਾਕਾਂਸ਼ ਸੂਚੀਆਂ, ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ, ਰੀਡੈਕਸ਼ਨ, ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ

RFP ਵਿੱਚ ਪੁੱਛੋ

• ਸਾਡੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਕੱਚੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਓ (ਲਹਿਜ਼ੇ/ਸ਼ੋਰ ਦੁਆਰਾ)
• ਸਾਡੇ ਕਲਿੱਪਾਂ 'ਤੇ p50/p95 ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਲੇਟੈਂਸੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ
• ਓਵਰਲੈਪ ਵਾਲੇ 2-3 ਸਪੀਕਰਾਂ ਲਈ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
• ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ: ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਧਾਰਨ, ਪਹੁੰਚ ਲੌਗ
• ਵਾਕਾਂਸ਼ ਸੂਚੀਆਂ ਤੋਂ ਮਾਰਗ → ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ (ਡੇਟਾ, ਸਮਾਂ, ਲਾਗਤ)

ਲਾਲ ਝੰਡਿਆਂ ਤੋਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ

• ਵਧੀਆ ਡੈਮੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਡੀਓ 'ਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਤੀਜੇ
• “ਅਸੀਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰਾਂਗੇ” ਪਰ ਕੋਈ ਯੋਜਨਾ/ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ
• ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ/ਰੀਡੈਕਸ਼ਨ/ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਫੀਸਾਂ

[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਲਈ ਆਡੀਓ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ]

ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਵੱਡੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ "ਬੁਨਿਆਦੀ" ਮਾਡਲ। ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਹਲਕੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਘੱਟ-ਸਰੋਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ 100+ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਣ + ਅਨੁਵਾਦ। ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਮਾਡਲ ASR, ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਸਪੀਚ ਨੂੰ ਵੀ ਸੰਭਾਲਣਗੇ—ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਗਲੂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਗੇ।

ਡਿਫਾਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਰਟ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। ਆਟੋ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਕੇਸਿੰਗ, ਨੰਬਰ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ "ਕੌਣ-ਕਦੋਂ-ਬੋਲਿਆ" ਲੇਬਲਿੰਗ ਬੈਚ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਵਧਦੀ ਹੋਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਹੋਵੇਗੀ।

ਔਖੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਆਡੀਓ-ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਛਾਣ। ਜਦੋਂ ਆਡੀਓ ਸ਼ੋਰ-ਸ਼ਰਾਬਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਲਿਪ ਸੰਕੇਤ ਅਤੇ ਔਨ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਟੈਕਸਟ (OCR) ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦੇਣਗੇ—ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਖੋਜ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ/ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ। ਫੈਡਰੇਟਿਡ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਰੱਖਣਗੀਆਂ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਗੀਆਂ - ਜੋ ਕਿ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।

ਨਿਯਮ-ਜਾਗਰੂਕ AI। EU AI ਐਕਟ ਦੀਆਂ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ STT ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜੋਖਮ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ।

WER ਤੋਂ ਪਰੇ ਅਮੀਰ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਟੀਮਾਂ ਸਿਰਫ਼ WER ਹੈੱਡਲਾਈਨ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਲਹਿਜ਼ੇ/ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਲੇਟੈਂਸੀ (TTFT/TTF), ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ 'ਤੇ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਕਰਨਗੀਆਂ।

ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਥੇ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਸਫਲਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ. ਸ਼ਾਈਪ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟਿਊਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕਸੈਂਟ-ਅਮੀਰ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, PHI-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡੀ-ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਗੋਲਡ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ (WER, ਇਕਾਈ, ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਲੇਟੈਂਸੀ) ਸਪਲਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ STT ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਅਪਣਾ ਸਕੋ। ਸ਼ੈਪ ਦੇ ASR ਡਾਟਾ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪਾਇਲਟ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ।