Similar, mas Diferente! Reconhecimento de Fala e Legendas Automáticas

Reconhecimento de fala e legendas automáticas não são a mesma coisa? Conheça a diferença entre ambas as ferramentas que ajudam bastante na criação de conteúdo.

O conteúdo em vídeo está sendo amplamente utilizado atualmente. As plataformas de mídia social estão competindo entre si para aprimorar os produtos que oferecem, e um dos recursos é a adição de legendas automáticas para cada postagem.

No entanto, você percebeu que a criação de conteúdo frequentemente envolve o uso do reconhecimento de fala? O que, então, define ambos?

Embora ambas as tecnologias tenham a capacidade de traduzir palavras faladas em texto escrito, suas funções e aplicações diferem.

Conhecer as diferenças entre essas duas tecnologias ajudará indivíduos, empresas e criadores de conteúdo a otimizar o potencial para uma melhor interação e acessibilidade. Vamos analisar como diferenciar legendar automáticas de reconhecimento de fala.

A função de legendas automáticas, que geralmente aparece logo abaixo dos vídeos, ajuda a oferecer explicações escritas do conteúdo do vídeo.

De acordo com dictionary.com, uma legenda automática é gerada por um sistema de reconhecimento de fala e aparece como uma sobreposição de texto na parte inferior da tela.

A legenda automática utiliza Reconhecimento Automático de Fala (ASR) como técnica. A legenda automática pode identificar palavras faladas com o uso de ASR; os sons anteriores e posteriores à palavra falada são então sincronizados.

Para traduzir palavras faladas em vídeos para texto que pode ser mostrado como legendas em tempo real ou após a produção, requer algoritmos avançados e técnicas de aprendizado de máquina.

O principal objetivo da legenda automática é melhorar a acessibilidade para aqueles com problemas auditivos, falantes não nativos e públicos em silêncio.

O Reconhecimento de Fala é uma aplicação para detecção de fala que traduz palavras faladas em texto utilizando linguística computacional. Outro termo para isso é reconhecimento de fala computacional ou reconhecimento de voz. Transcrições em tempo real de fluxos de áudio para exibição de texto e ação são possíveis com algumas ferramentas, programas e dispositivos.

O RFS é uma tecnologia mais flexível que pode ser aplicada em uma variedade de situações, como transcrever áudio, traduzir comandos de voz em texto ou criar textos de podcasts ou reuniões, em comparação com a legenda automática, que é usada principalmente para vídeos.

O que faz com que legendas automáticas e reconhecimento de fala não sejam a mesma coisa? Aqui está o porquê..

Tipos de Legendas Automáticas

1. Legendas automáticas em tempo real, que geram legendas em tempo real enquanto alguém fala. É frequentemente usada para transmissões e eventos, como webinars, conferências e transmissões ao vivo, quando as legendas precisam aparecer instantaneamente. Em geral, pode ser aplicada para aulas online, reuniões virtuais, transmissões de TV ao vivo e vídeos ao vivo em redes sociais.
2. Legendas automáticas de pós-produção envolvem a adição automática de subtítulos a vídeos pré-gravados após a produção do conteúdo. Automaticamente geradas, as legendas são sincronizadas com base no vídeo. Usadas para mídias pré-gravadas, incluindo filmes, séries de TV, vídeos do YouTube e cursos online.
3. Legendas Abertas: As legendas abertas fazem parte automaticamente do vídeo e não podem ser desativadas pelo público. Onde quer que o jogador ou plataforma esteja, elas estão sempre visíveis.
4. Legendas Fechadas: Os usuários podem ativá-las ou desativá-las. Em plataformas como YouTube e Netflix, onde os usuários podem alternar entre legendas de acordo com suas preferências, as legendas fechadas são frequentemente usadas.
5. Legendas automáticas off-line, Usando arquivos de áudio ou vídeo previamente gravados, esse tipo de legendagem pode ser criada e aplicada off-line. O processo pode ser concluído sem uma conexão com a internet. Geralmente para programas de edição de vídeo off-line e cenários off-line que não envolvem acesso à internet.

Tipos de Reconhecimento de Fala

1. Reconhecimento de Fala Baseado em Dicação: Essa tecnologia é usada principalmente para traduzir palavras faladas em texto, frequentemente em tempo real. Os usuários podem falar livremente enquanto o software converte suas palavras em texto. Útil para transcrever e-mails, notas e documentos. Frequentemente utilizado por profissionais, escritores e pessoas com deficiência baseadas em entrada de voz.
2. Transcrição em Tempo Real: Este tipo de serviço permite a transcrição imediata de palavras faladas, comumente durante reuniões ou eventos ao vivo. À medida que a fala é proferida, esses sistemas a convertem em texto para que ouvintes ou participantes possam acompanhar. Aplicado para relatórios de tribunal, conferências, webinars, reuniões on-line e eventos ao vivo.
3. Transcrição Pós-Evento cria uma transcrição de texto a partir de informações faladas processando gravações de áudio ou vídeo que foram gravadas após um evento. Frequentemente utilizado quando a precisão é mais crítica do que a velocidade. Geralmente aplicado para gravação de áudio de podcasts, entrevistas, provas em tribunal ou registros médicos.
4. Sistemas de Comando de Voz: O RFS detecta e realiza comandos com base em entrada falada em sistemas ativados por voz. Esses sistemas reconhecem certos comandos, que então fazem com que realizem tarefas específicas como tocar música, iniciar aplicativos ou gerenciar aparelhos de casa inteligentes. Normalmente utilizado para sistemas de entretenimento automotivo, assistentes virtuais (como Siri, Google Assistant) e alto-falantes inteligentes (como Amazon Alexa, Google Home).
5. Busca por Voz permite que os usuários falem em vez de digitar ao realizar buscas na web ou em aplicativos. Ele traduz perguntas faladas em texto para realizar operações de busca. Pode ser usado em aplicativos móveis ou para buscas por voz no Google, YouTube e outros sites. Muitas vezes usado para buscas rápidas e sem as mãos em smartphones ou assistentes inteligentes.
6. Um programa chamado Reconhecimento de Fala para Acessibilidade busca habilitar a reconhecimento de voz para aqueles com deficiências. Ele ajuda pessoas que fisicamente não podem digitar a interagir com computadores e outros dispositivos utilizando orientação por voz para ajudar qualquer pessoa com deficiências ou problemas de visão que necessitam assistência para escrever, navegar ou acessar dispositivos. Reconhecimento de Fala Multissegmentar, sistemas avançados que têm múltiplos falantes que são capazes de distinguir entre si e atribuir as palavras corretas a cada falante durante uma conversa. Isso é muito útil em situações como entrevistas ou reuniões. Aplicado a casos judiciais, reuniões de negócios e podcasts.
7. Reconhecimento de Fala em Tradução de Linguagem este tipo de tradução converte fala em texto e de volta para outro idioma em tempo real ou pós-evento. Frequentemente aplicado em conferências multilíngues, reuniões de negócios internacionais ou necessidades privadas de tradução de idiomas.
8. Reconhecimento de Fala Off-line, esse tipo de RFS processa a fala off-line no dispositivo e não requer uma conexão com a internet. Quando surgem questões de privacidade ou conectividade, pode ser útil. Geralmente, a capacidade de RFS é necessária para aplicativos móveis ou dispositivos que estão off-line.

Funções das Legendas Automáticas

O método de criar automaticamente legendas de texto para palavras faladas em filmes ou transmissões ao vivo é conhecido como legendagem automática. Acessibilidade, acessibilidade multilíngue, aumento do engajamento, vantagens de SEO, melhor compreensibilidade e interação em tempo real são algumas de suas principais características.

A legendagem automática melhora a otimização para motores de busca (SEO), aumenta o engajamento em ambientes barulhentos, torna o conteúdo de vídeo acessível àqueles com deficiências auditivas e ajuda públicos em todo o mundo a entender conteúdos em idiomas que podem não falar bem.

Além disso, melhora a interação em tempo real durante transmissões ao vivo e aprimora a compreensão ao reforçar informações faladas com palavras escritas.

Funções do Reconhecimento de Fala

A tecnologia RFS melhora a acessibilidade e a interação do usuário ao transcrever a fala em texto. O programa oferece ajuda a pessoas com deficiências auditivas e físicas, convertendo conteúdo em texto legível.

Trabalho de transcrição, registros legais e médicos, conferências, webinars, entrevistas e palestras são todos beneficiados pelo RFS. Controles de voz para aparelhos domésticos inteligentes podem ser ativados, e ele habilita assistentes virtuais como Alexa, Siri e Google Assistant. Além disso, facilita a extração de insights empresariais e análise de dados.

Apesar de terem diferentes aspectos, o reconhecimento de fala (RFS) e a legendagem automática são tecnologias que convertem palavras faladas em texto escrito, aumentando a acessibilidade e a criação de conteúdos.

Eles traduzem palavras faladas em texto em tempo real, melhorando a buscabilidade das informações em vídeo. O RFS pode ser usado frequentemente em situações de transcrição ao vivo, incluindo conferências ou reuniões on-line. Ambos os métodos aumentam a acessibilidade de material de vídeo para espectadores que têm deficiências ou perda auditiva.

Além disso, eles fornecem suporte multilíngue, o que permite que legendem ou transcrevam mídias em uma variedade de idiomas, ajudando públicos em todo o mundo. Ambos os sistemas fornecem saídas de texto mais precisas e relevantes, utilizando contexto para entender frases, identificar nuances e distinguir entre palavras que soam semelhantes.

A eficiência na conversão de conteúdo de áudio foi redefinida por tecnologias como reconhecimento de fala e legendagem automática.

A Transgate pode ajudá-lo a transcrever de forma eficiente e precisa um arquivo de áudio de uma hora em apenas alguns minutos, minimizando a necessidade de horas de transcrição manual demorada.

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Os usuários têm controle total sobre seus dados, e a privacidade e segurança dos dados são de extrema importância. Usuários corporativos podem facilmente incluir recursos de reconhecimento de fala ou legendagem automática em seus sistemas de software com o suporte da integração de API. Ao fornecer às pessoas um fácil acesso a serviços de transcrição, essa integração aumenta a eficiência.