Re: نور البيان كلمات بالفتح
Anastacia Iacono
إن Amazon Transcribe إحدى خدمات الذكاء الاصطناعي (AI) من AWS التي تسهل عليك تحويل الكلام إلى نص. باستخدام تقنية التعرف التلقائي على الكلام (ASR) يمكنك استخدام Amazon Transcribe في مجموعة متنوعة من تطبيقات الأعمال بما في ذلك تفريغ ونسخ مكالمات خدمة العملاء الصوتية وإنشاء ترجمات على محتوى الصوت/الفيديو وإجراء تحليل لمحتوى (قائم على النص) على محتوى صوت/فيديو.
تحوِّل Amazon Transcribe الإدخال الصوتي إلى نص مما يفتح المجال أمام العديد من تطبيقات تحليل النص على الإدخال الصوتي. على سبيل المثال باستخدام Amazon Comprehend على بيانات نصية محولة من Amazon Transcribe يمكنك إجراء تحليل المشاعر أو استخلاص الكيانات والعبارات الرئيسية. وبالمثل من خلال التكامل مع Amazon Translate وAmazon Polly يُمكنك قبول الإدخال الصوتي بلغة واحدة وترجمته إلى لغة أخرى وإنشاء إخراج صوتي ما يُمكِّن المحادثات متعددة اللغات بشكل فعال. من الممكن أيضًا دمج Amazon Transcribe مع Amazon Kendra أو Amazon OpenSearch لفهرسة وإجراء بحث قائم على النص عبر مكتبة الصوت/الفيديو. لمعرفة المزيد راجع تحليلات المكالمات الحية والوكيل المساعد أو نشر تحليلات المكالمات أو MediaSearch أو حل تحليل المحتوى.
إن خدمة Amazon Transcribe هي خدمة مصممة للتعامل مع مجموعة كبيرة من الخصائص الصوتية والكلامية بما في ذلك الاختلافات في الصوت ودرجة الصوت وسرعة الحديث. قد تؤثر جودة الإشارة الصوتية ومحتواها (بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر عوامل مثل ضجيج الخلفية أو حديث المتحدثين المتداخل أو حديث تم نطقه بشكل مشدد أو تبديلات بين اللغات في ملف صوتي واحد) في دقة مخرج الخدمة. نُحدِّث الخدمة باستمرار لتحسين قدرتها على استيعاب أنواع المحتوى والتباينات الصوتية الإضافية.
إن أسهل الطرق للبدء في الاستخدام هي إرسال مهمة باستخدام وحدة التحكم لنسخ ملف صوتي. يمكنك أيضًا الاتصال بالخدمة مباشرةً من واجهة سطر أوامر AWS أو استخدام إحدى مجموعات تطوير البرمجيات المدعومة التي تختارها للتكامل مع تطبيقاتك. في كلتا الطريقتين يمكنك بدء استخدام Amazon Transcribe لإنشاء نصوص تلقائية لملفاتك الصوتية باستخدام بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية.
نعم. تمكِّنك Amazon Transcribe من فتح تدفق ثنائي الاتجاه على HTTP2. يُمكنك إرسال تدفق صوتي إلى الخدمة وفي الوقت نفسه استلام تدفق نصي في الوقت الفعلي. يُرجى الرجوع إلى صفحة الوثائق لمعرفة المزيد من التفاصيل.
تختلف أنواع الوسائط المدعومة بين التفريغ الصوتي في حالة البيانات الدفعية والتفريغ الصوتي في حالة بيانات التدفق على الرغم من أن التنسيقات التي بلا فقد موصى بها لكليهما. يُرجى الرجوع إلى صفحة الوثائق لمعرفة المزيد من التفاصيل.
إن Amazon Transcribe في غالبها هي خدمة غير محددة الأجهزة. وبشكلٍ عام تعمل هذه الخدمة مع أي جهاز به ميكروفون مثل الهواتف وأجهزة الكمبيوتر الشخصية والأجهزة اللوحية وأجهزة إنترنت الأشياء IoT (مثل أنظمة الصوت في السيارة). ستتمكن واجهة برمجة تطبيقات Amazon Transcribe من اكتشاف جودة التدفق الصوتي الذي يتم إدخاله إلى الجهاز (8 كيلوهرتز مقابل 16 كيلوهرتز) وستختار النماذج الصوتية المناسبة لتحويل الحديث إلى نص. علاوةً على ذلك يمكن للمطورين الاتصال بواجهة برمجة تطبيقات Amazon Transcribe من خلال تطبيقاتهم للوصول إلى إمكانية تحويل الكلام إلى نص.
تقتصر مكالمات خدمة Amazon Transcribe على أربع ساعات (أو 2 جيجابايت) لكل مكالمة من واجهة برمجة التطبيقات لخدمتنا الدفعية. يمكن لخدمة التدفق استيعاب اتصالات مفتوحة تصل إلى أربع ساعات.
تدعم الخدمة الدفعية في Amazon Transcribe اللغات .NET وGo وJava وJavaScript وPHP وPython وRuby. تدعم خدمة الوقت الفعلي في Amazon Transcribe اللغات Java SDK وRuby SDK وC++ SDK. سيتم قريبًا دعم مجموعة تطوير برمجيات (SDK) إضافية. لمزيد من التفاصيل تفضل بزيارة الموارد وصفحة الوثائق.
يعتمد إخراج التعرف على الكلام على عدد من العوامل بالإضافة إلى إدخالات المفردات المخصصة لذلك لا يمكن أن يوجد ضمان بأنه إذا كان المصطلح متضمنًا في المفردات المخصصة فسيتم التعرف عليه بشكل صحيح. ومع ذلك فإن السبب الأكثر شيوعًا هو أن الكلمة المخصصة تفتقر إلى النطق الصحيح. إذا لم تقدم نطقًا للكلمة المخصصة يُرجى محاولة إنشاء واحد. إذا كنت قدمت نطقًا بالفعل فتحقق مرة أخرى من صحته أو ضمِّن متغيرات النطق الأخرى إذا لزم الأمر. يمكن إجراء ذلك من خلال إنشاء عدة إدخالات في ملف المفردات المخصصة للمفردات التي تختلف في مجال النطق. ارجع إلى وثائق المفردات المخصصة لمعرفة مزيد من المعلومات.
يتم تحسين المفردات المخصصة لإعداد قائمة صغيرة بالكلمات المستهدفة المفردات الأكبر عددًا قد تؤدي إلى إنشاء مفرط للكلمات المخصصة خاصة عندما تحتوي على كلمات يتم نطقها بطريقة مماثلة. إذا كانت لديك قائمة كبيرة يُرجى محاولة تقليلها إلى كلمات قليلة وكلمات يُتوقع أن تحدث بالفعل في ملفاتك الصوتية. إذا كانت لديك عدد كبير من المفردات تغطي حالات استخدام متعددة فقم بتقسيمها إلى قوائم منفصلة لحالات استخدام مختلفة. قد تؤدي الكلمات القصيرة وذات الصوت المشابه لصوت عدة كلمات أخرى إلى الإنشاء المفرط (العديد من الكلمات المخصصة التي تظهر في الإخراج). من الأفضل الجمع بين هذه الكلمات والكلمات المحيطة بها وإدراجها في قائمة كعبارات مفصولة بواصلات. على سبيل المثال يمكن أن يتم تضمين الكلمة المخصصة "A.D." كجزء من عبارة مثل "A.D.-converter. (محول A.D.)"
يسمح IPA بنطق أكثر دقة. ينبغي لك تقديم نطق IPA إذا كنت قادرًا على إنشاء IPA (على سبيل المثال من قاموس يحتوي على نطق IPA أو أداة تحويل عبر الإنترنت).
تقدم العديد من القواميس القياسية مثل قاموس أكسفورد الإنجليزي أو قاموس كامبريدج (بما في ذلك إصداراتهما عبر الإنترنت) النطق برموز IPA. كما توجد أدوات تحويل عبر الإنترنت (على سبيل المثال easypronunciation.com أو tophonetics.com للغة الإنجليزية) ومع ذلك لاحظ أن هذه الأدوات في معظم الحالات تعتمد على قواميس أساسية وقد لا تنشئ رموز IPA صحيحة في بعض الكلمات مثل أسماء الأعلام. لا تعتمد Amazon Transcribe أي أدوات تابعة لجهات أخرى.
س: هل أحتاج إلى استخدام معايير IPA مختلفة خاصة بلهجات مختلفة لنفس اللغة (على سبيل المثال الإنجليزية الأمريكية مقابل الإنجليزية البريطانية)
ينبغي لك استخدام معيار IPA المناسب لملفات الصوت التي ستعالجها. على سبيل المثال إذا كنت تتوقع معالجة صوت من متحدثين باللغة الإنجليزية البريطانية فاستخدم معيار نطق اللغة الإنجليزية البريطانية. قد تختلف مجموعة رموز IPA المسموح بها للغات واللهجات المختلفة المدعومة من قبل Amazon Transcribe يُرجى التأكد من أن النطق يحتوي على الأحرف المسموح بها فقط. يُمكن في الوثائق العثور على تفاصيل حول مجموعات أحرف IPA: المفردات المخصصة