Per cosa è adatto Dall'audio al testo?
L'audio in testo è adatto per organizzare riunioni, interviste, corsi, memo vocali e podcast. Lo strumento utilizza Transformers.js per eseguire il modello di riconoscimento vocale Whisper nel browser e può esportare i risultati del riconoscimento come documenti TXT o sottotitoli SRT con informazioni sull'ora.
Il contenuto audio non viene caricato sui server di The Browser AI. La prima trascrizione scarica il file del modello da una CDN, che il browser può riutilizzare dalla cache. La velocità e la precisione del riconoscimento dipendono dalla chiarezza della registrazione, dal rumore di fondo, dalla lingua, dalla durata dell'audio e dalle prestazioni del dispositivo; i file più lunghi richiedono più memoria e tempo.
Formati supportati: MP3, WAV, M4A, WebM; limite file singolo: All'interno della memoria disponibile del browser.
Come utilizzare Dall'audio al testo
Passo 1
Carica o registra l'audio
Seleziona file audio e video comuni o registra direttamente dopo aver concesso l'autorizzazione al microfono.
Passo 2
Eseguire la trascrizione locale
Seleziona la lingua di riconoscimento e inizia a trascrivere; il modello Whisper verrà scaricato e memorizzato nella cache al primo utilizzo.
Passo 3
Correggere ed esportare
Controlla il testo di riconoscimento e la sequenza temporale per esportare TXT o SRT a seconda dell'utilizzo.
Domande frequenti
Devo caricare la registrazione per convertire l'audio in testo?
Non ce n'è bisogno. Sia la decodifica audio che l'inferenza Whisper vengono eseguite localmente nel browser; la connessione di rete viene utilizzata principalmente per scaricare per la prima volta il modello vocale e i relativi file in esecuzione.
Perché la prima trascrizione è più lenta?
Il browser deve scaricare il modello al primo utilizzo e quindi completare l'inferenza locale in base alle prestazioni del dispositivo. La memorizzazione nella cache del modello riduce le attese di download in caso di riutilizzo successivo.
Come migliorare la precisione del riconoscimento vocale?
Dai la priorità alle registrazioni con voci chiare, meno rumore di fondo e volume stabile e scegli la lingua corretta. Più persone che parlano in modo sovrapposto, un forte rumore e una terminologia professionale possono aumentare gli errori di riconoscimento.
Tecnologia e fonti di dati
- Transformers.js — Documentazione ufficiale per l'esecuzione di modelli di machine learning nel browser.
- Whisper — Un progetto open source per l'architettura del modello utilizzata nel riconoscimento vocale locale.