Hallo zusammen.
Und willkommen zurück.
Im heutigen Video werden wir über Amazon Transcribe sprechen.
Transcribe ist ein automatischer Spracherkennungsdienst, der maschinelles Lernen einsetzt,
um Audio in Text umzuwandeln.
Im Großen und Ganzen handelt es sich also um einen Sprach-zu-Text-Konverter.
Egal, welche Audiodatei Sie haben, sagen wir, Sie haben eine Audiodatei Ihres Meetings und möchten schnell
den damit verbundenen Text erhalten, damit Sie diese Audiodatei an den Transkriptionsdienst weitergeben können,
der sie automatisch in Text umwandelt.
Das ist also der grobe Überblick.
Probieren wir es einfach mal aus.
Für die heutige Demo habe ich eine einfache, auf Transkription basierende Aufnahme, die ich gerade aufgenommen habe, und wir werden fortfahren
und Transkription bereitstellen und sehen, ob es in der Lage ist, sie in geeigneten Text umzuwandeln.
Bevor wir das tun, lassen Sie mich das vorspielen, damit wir verstehen, welche Worte hier verwendet
werden.
Hallo zusammen und willkommen zurück.
Mit diesem Audio soll getestet werden, wie gut die Sprach-zu-Text-Konverterbox funktioniert.
Probieren wir es jetzt aus.
Legen wir also schnell einen neuen Auftrag an.
Ich würde sagen, der Demo-Job in der Sprache ist Englisch.
Was Sie hier tun müssen, ist, den Ort des Eimers anzugeben, in dem sich Ihre Aufnahme befindet.
In meinem Fall habe ich bereits eine Aufzeichnung über Ihren zwei- oder dreifachen Eimer hochgeladen und werde die Details
für die drei Eimer hier angeben.
Lassen Sie uns also schnell das UI unserer Datei aufrufen.
Ich füge sie hinzu, um sicherzustellen, dass sie sich in derselben Region befinden, sowohl der Eimer als auch der Dienst.
Einmal.
Dann haben Sie auch die Möglichkeit, ein Untertiteldateiformat zu wählen.
Dies ist also sehr nützlich, wenn Sie Untertitel für Ihre Videodateien benötigen.
Dann können Sie einmal auf "Weiter" klicken.
Die Audio-Einstellung ist jetzt sehr leistungsfähig, und das macht Transcribe zu einem großartigen Dienst.
Es handelt sich also nicht nur um einen einfachen Sprach-zu-Text-Konverter, das ist definitiv der Kern, sondern er liefert
auch sehr leistungsfähige Ergebnisse in Bezug auf die Entfernung von Inhalten.
Falls es personenbezogene Daten gibt, z. B. in der Audioaufzeichnung, kann sie die personenbezogenen Daten unkenntlich
machen.
Außerdem können Sie auswählen, welche Daten Sie unkenntlich machen möchten, z. B. Kreditkarte,
CVB, vielleicht die PIN-Bankkontonummer und so weiter.
Das macht Transcribe zu einem wirklich leistungsstarken Dienst.
Sobald Sie die entsprechenden Audioeinstellungen konfiguriert haben, können wir es einfach halten.
Wir werden einen Arbeitsplatz schaffen.
Zum gegenwärtigen Zeitpunkt ist der Status also noch nicht abgeschlossen.
Lassen Sie uns also einen Moment warten.
Derzeit gibt es noch keine Aktualisierungsschaltfläche in der Konsole selbst.
Was Sie also tun können, ist vielleicht die Seite zu aktualisieren, vielleicht wird die Aktualisierungsschaltfläche auf Konsolenebene
zu einem späteren Zeitpunkt erscheinen.
Wenn Sie also die Seite aktualisieren, ist der Status jetzt abgeschlossen.
Wenn ich das jetzt schnell öffne.
Und wenn man sich den Text anschaut, steht dort.
Hallo und willkommen zurück.
Mit diesem Audio soll getestet werden, wie gut der Sprach-zu-Text-Konverter funktioniert.
Jetzt wird hier das letzte Wort Werk in eine Wasserbox umgewandelt.
Auch hier kommt es also auf Ihren Akzent und die Qualität der Audioaufnahme an, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Eine weitere Sache, die ich Ihnen zeigen wollte, ist, dass sie auch in Echtzeit ausgeführt werden kann.
Transkription.
Wenn Sie also Daten streamen, kann es diese auch in Echtzeit umwandeln.
Und das ist ziemlich gut.
Schneiden wir es also zurecht.
Ich klicke auf "Aloe".
Hallo und willkommen zurück.
Schauen wir uns an, wie gut der Konverter für Sprache in Text funktioniert.
Ich werde aufhören zu schreien.
Und wie Sie sehen, waren die Ergebnisse dieses Mal recht gut.
Also gut.
Ich hoffe, Sie haben damit die Grundlagen des transkribierten Dienstes verstanden.
Nun, innerhalb der transkribierten sie haben eine Sub-Funktion oder Sie können sagen, vielleicht Sub-Service im Zusammenhang
mit Call-Analytics.
Mit diesen Funktionen zur Anrufanalyse können Unternehmen also Einblicke in die Interaktion mit Kundenagenten gewinnen.
Nehmen wir an, Sie haben ein Callcenter, in dem jeden Tag Hunderte von Anrufen eingehen.
Auf der Grundlage der Gesprächsaufzeichnungen kann die transkribierte Gesprächsanalyse Ihnen also verschiedene Informationen
liefern.
Zum Beispiel kann es Ihnen die Eigenschaften des Anrufs wie Gesprächszeit, Nichtgesprächszeit, Lautstärke,
Unterbrechungen, Geschwindigkeit und andere anzeigen.
Es kann Ihnen auch Informationen über die Stimmung des Sprechers für jeden Anruf an verschiedenen Punkten des
Anrufs geben, ob sie positiv oder negativ ist usw.
So in diesem Stadium werden Sie sehen, dass Amazon transcribe ist in der Transkription, die den Code und transcribe
Call Analytics ist geteilt.
Dies sind also zwei Merkmale in diesem Stadium.
Sie haben auch die Amazon transcribe medizinischen für medizinische Daten.
Zu einem späteren Zeitpunkt werden wir diesen Dienst in der Regel ganz ausgliedern.
Wenn ich z. B. hier Amazon transcribe tippe, gibt es nur einen Dienst, aber zu einem späteren Zeitpunkt wird festgestellt,
dass sie den Dienst in der Regel ausgliedern.
Sie könnten also hier Transkription sehen, hier transkribierte Anrufanalysen und so weiter.
Dies ist also eine Sache, die Sie beachten müssen.
Das ist also der grobe Überblick, und damit endet das heutige Video.