O reconhecimento de voz baseado na tecnologia de inteligência artificial já é utilizado por muitas empresas para transcrever áudio em texto, melhorar suas aplicações e fornecer aos consumidores experiências melhores, mais ágeis e mais amigáveis. Assim, sistemas confiáveis de reconhecimento de voz permitem que as pessoas simplesmente “falem” com aplicativos e dispositivos e consigam resolver suas necessidades.
A API Speech-to-Text (STT) do Google Cloud é uma tecnologia baseada em machine learning que permite a conversão automática de fala (speech) em texto (text). Segundo o Google, a API processa mais de 1 bilhão de minutos de fala por mês. Isso equivale a transcrever Hamlet (a peça mais longa de Shakespeare) quase 4,6 milhões de vezes por mês!
Veja como a API Speech-to-Text (STT), solução de IA do Google para transcrever áudio em texto, pode ser implantada em diferentes casos de uso empresariais.
Para que serve um sistema de reconhecimento de voz?
As tecnologias de reconhecimento de voz baseadas em IA servem principalmente para fornecer instruções às máquinas e sistemas. Isso facilita e simplifica diversas ações e comandos, por exemplo, pesquisas sobre produtos em um site de e-commerce. Além disso, o reconhecimento de fala também pode servir para gerar legendas ao vivo em videoconferências, prover insights de conversas ao vivo e gravadas e muito mais.
As empresas usam tecnologia de reconhecimento de fala e conversão para texto para várias tarefas. Ao transcrever as chamadas dos clientes, as companhias podem gravar para extrair insights acionáveis das interações com os mesmos com mais rapidez. Essas transcrições são uma importante fonte de informação sobre o sentimento dos clientes e ajudam medir a experiência entregue ao seu público.
No dia a dia corporativo, fornecer legendas de vídeo ao vivo para reuniões diárias, podcasts e eventos ao vivo é uma forma de ajudar as empresas a melhorarem a documentação e a colaboração. As APIs que convertem fala para texto também eliminam a necessidade de fazer anotações, fornecendo transcrições em tempo real, para os profissionais poderem se concentrar mais em conversas importantes ou na condução de entrevistas.
Esses benefícios facilitam diversas operações comerciais, o que não apenas aumenta a produtividade mas também ajuda a melhorar a acessibilidade. Ao automatizar processos, as organizações economizam o tempo que antes era gasto com transcrições manuais.
A seguir, confira outros usos que podem impulsionar operações empresariais e a rotina de trabalho.
Aplicações empresariais da transcrição de áudio em vídeo
As aplicações empresariais da API Speech-to-Text são inúmeras e beneficiam vários setores, como saúde, educação, tecnologia e outros, permitindo aprimorar seus serviços e suporte ao cliente. São elas:
Transcrições de call center: com a API, é possível converter chamadas telefônicas de atendimento ao cliente em texto escrito. É uma forma de analisar as interações com os clientes, monitorar o desempenho dos agentes e obter informações para otimizar o suporte ao cliente.
Assistentes de voz: a tecnologia de reconhecimento de comando de voz é a base dos assistentes virtuais. Essa inteligência possibilita aos usuários interagir com dispositivos e serviços por meio de comandos de voz, o que facilita tarefas como definir lembretes, tocar música ou responder a perguntas. O assistente de voz do Spotify, por exemplo, é baseado na API Speech-to-text do Google e permite que acionem o comando de voz (“Hey, Spotify”) quando estão dirigindo ao dizerem e toquem suas músicas favoritas.
Aplicativos de aprendizagem de idiomas: esses apps usam tecnologia de fala para texto para converter palavras faladas em texto escrito. Os alunos podem praticar pronúncia, receber feedback e melhorar suas habilidades no idioma.
Aplicativos de pesquisa por voz: a pesquisa por voz permite que os usuários façam perguntas a mecanismos de pesquisa ou aplicativos. A tecnologia de reconhecimento de fala entra em cena para compreender a consulta falada e recuperar informações relevantes de bancos de dados ou da internet.
Documentação de arquivo de áudio: engloba a conversão de áudio gravado, como processos judiciais ou entrevistas, em transcrições escritas. É fundamental em ambientes jurídicos para transcrição e análise de evidências.
Transcrições de reuniões: as transcrições automatizadas de reuniões transformam as discussões faladas em texto, simplificando a revisão do que foi debatido pelos participantes e a criação de documentação pelas equipes. O recurso traz mais colaboração e permite destacar os pontos importantes.
Soluções de acessibilidade: a legendagem em tempo real oferece conteúdo acessível a indivíduos surdos e com deficiência auditiva, bem como converte a linguagem falada em texto, tornando eventos, vídeos e conversas mais inclusivos.
Criação de conteúdo: converte gravações de voz em texto escrito, o que é importante para autores, jornalistas ou qualquer pessoa que crie conteúdo escrito. O recurso simplifica o processo de transformar ideias faladas em artigos, postagens de blogs ou livros.
Transcrições de podcast: as transcrições de podcast tornam o conteúdo de áudio pesquisável e acessível. Isso melhora o SEO, permite alcançar um público mais amplo e tornar o conteúdo mais envolvente, fornecendo versões em texto dos episódios.
Localização de idioma: converte conteúdo falado em um idioma em texto para tradução e localização. Para empresas globais, é fundamental oferecer conteúdo em vários idiomas.
API Speech-to-text (STT) do Google Cloud
A API Speech-to-Text oferece modelos algoritmos do Google para transcrever áudio em texto rapidamente e integrar o reconhecimento de fala em aplicativos por meio de APIs fáceis de usar. De forma simplificada, esta API permite a integração de bots que convertem voz em texto nas mais diversas aplicações empresariais.
Esses modelos podem ajudar a melhorar a precisão em 23 idiomas e 61 localidades suportadas pela STT, ajudando empresas a se conectarem de maneira mais eficaz e segura com clientes em grande escala por meio de voz.
Entenda os recursos oferecidos pela API Speech-to-Text (STT):
Conclusão
A API Speech-to-Text reúne recursos de machine learning (ML) para permitir a conversar de fala para texto. Foi desenvolvida pelo Google para ser mais eficaz após cada tarefa, permitindo que as empresas estejam preparadas para o futuro.
Por que investir em tecnologias de reconhecimento de voz? Pense em como poderia ser melhor a experiência de um cliente que está buscando marcar uma consulta com um oftalmologista, se ela pudesse falar com o aplicativo do plano de saúde da mesma forma que interage com outras pessoas, com um amigo ou um médico? Definitivamente esta experiência seria mais amigável.
É por isso que cada vez mais empresas utilizam a tecnologia de reconhecimento de voz da API Speech-to-text!
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