Программный продукт 3i Speech Transcriptor (рус. 3и Спич Транскриптор) от компании-разработчика ДСС Лаб предназначен для преобразования аудиозаписей в текстовый формат. Он позволяет автоматически распознавать и транскрибировать речь, что может быть полезно для создания текстовых версий аудиоматериалов, упрощения анализа и обработки больших объёмов аудиоинформации.

Система 3i Speech Transcriptor подходит для компаний различного масштаба — от малого и среднего бизнеса до крупных корпораций. Продукт может быть полезен в различных отраслях, где требуется обработка аудиозаписей: в сфере образования, здравоохранения, юриспруденции, а также в call-центрах и при проведении интервью.

Функциональные возможности 3i Speech Transcriptor:

• Распознавание речи. Платформа обеспечивает преобразование аудиозаписей в текстовый формат с высокой точностью, что позволяет автоматизировать процесс транскрибирования и экономить время на ручной обработке данных.
• Поддержка различных языков. Система поддерживает множество языков, что делает её универсальной для использования в международных проектах и упрощает работу с многоязычными данными.
• Интеграция с другими системами. 3i Speech Transcriptor может быть интегрирована с различными корпоративными информационными системами и платформами, что позволяет расширить функциональность существующих решений и повысить их эффективность.
• Обработка больших объёмов данных. Платформа способна обрабатывать значительные объёмы аудиозаписей, что делает её подходящей для использования в масштабных проектах и при работе с большими данными.
• Высокая точность транскрибирования. Благодаря использованию передовых алгоритмов машинного обучения, система обеспечивает высокую точность распознавания речи, минимизируя количество ошибок и неточностей.
• Гибкость настройки. Пользователи могут настраивать параметры работы платформы в соответствии с конкретными требованиями проекта, что позволяет адаптировать систему под различные задачи и условия.
• Возможность обучения модели. Платформа предоставляет инструменты для обучения модели на основе специфических данных, что позволяет улучшить качество распознавания речи в определённых областях и контекстах.