الأسئلة الشائعة حول Amazon Transcribe

س: ما المقصود بـ Amazon Transcribe؟

إن Amazon Transcribe إحدى خدمات الذكاء الاصطناعي (AI) من AWS التي تسهل عليك تحويل الكلام إلى نص. باستخدام تقنية التعرف التلقائي على الكلام (ASR)، يمكنك استخدام Amazon Transcribe في مجموعة متنوعة من تطبيقات الأعمال، بما في ذلك تفريغ ونسخ مكالمات خدمة العملاء الصوتية، وإنشاء ترجمات على محتوى الصوت/الفيديو، وإجراء تحليل لمحتوى (قائم على النص) على محتوى صوت/فيديو.  

س: كيف تتفاعل Amazon Transcribe مع منتجات AWS الأخرى؟

تحوِّل Amazon Transcribe الإدخال الصوتي إلى نص، مما يفتح المجال أمام العديد من تطبيقات تحليل النص على الإدخال الصوتي. على سبيل المثال، باستخدام Amazon Comprehend على بيانات نصية محولة من Amazon Transcribe، يمكنك إجراء تحليل المشاعر أو استخلاص الكيانات والعبارات الرئيسية. وبالمثل، من خلال التكامل مع Amazon Translate وAmazon Polly، يُمكنك قبول الإدخال الصوتي بلغة واحدة وترجمته إلى لغة أخرى وإنشاء إخراج صوتي، ما يُمكِّن المحادثات متعددة اللغات بشكل فعال. من الممكن أيضًا دمج Amazon Transcribe مع Amazon Kendra أو Amazon OpenSearch لفهرسة وإجراء بحث قائم على النص عبر مكتبة الصوت/الفيديو. لمعرفة المزيد، راجع تحليلات المكالمات الحية والوكيل المساعد، أو نشر تحليلات المكالمات، أو MediaSearch، أو حل تحليل المحتوى.

س: ما الأمور الأخرى التي ينبغي لي معرفتها قبل استخدام Amazon Transcribe؟

إن خدمة Amazon Transcribe هي خدمة مصممة للتعامل مع مجموعة كبيرة من الخصائص الصوتية والكلامية، بما في ذلك الاختلافات في الصوت ودرجة الصوت وسرعة الحديث. قد تؤثر جودة الإشارة الصوتية ومحتواها (بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، عوامل مثل ضجيج الخلفية أو حديث المتحدثين المتداخل أو حديث تم نطقه بشكل مشدد أو تبديلات بين اللغات في ملف صوتي واحد) في دقة مخرج الخدمة. نُحدِّث الخدمة باستمرار لتحسين قدرتها على استيعاب أنواع المحتوى والتباينات الصوتية الإضافية.

س: كيف يصل المطورون إلى Amazon Transcribe؟

إن أسهل الطرق للبدء في الاستخدام هي إرسال مهمة باستخدام وحدة التحكم لنسخ ملف صوتي. يمكنك أيضًا الاتصال بالخدمة مباشرةً من واجهة سطر أوامر AWS أو استخدام إحدى مجموعات تطوير البرمجيات المدعومة التي تختارها للتكامل مع تطبيقاتك. في كلتا الطريقتين، يمكنك بدء استخدام Amazon Transcribe لإنشاء نصوص تلقائية لملفاتك الصوتية باستخدام بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية.

س: هل تدعم Amazon Transcribe النسخ في الوقت الفعلي؟

نعم. تمكِّنك Amazon Transcribe من فتح تدفق ثنائي الاتجاه على HTTP2. يُمكنك إرسال تدفق صوتي إلى الخدمة وفي الوقت نفسه استلام تدفق نصي في الوقت الفعلي. يُرجى الرجوع إلى صفحة الوثائق لمعرفة المزيد من التفاصيل.

س: ما الترميز الذي يدعم النسخ في الوقت الحقيقي؟

تختلف أنواع الوسائط المدعومة بين التفريغ الصوتي في حالة البيانات الدفعية والتفريغ الصوتي في حالة بيانات التدفق، على الرغم من أن التنسيقات التي بلا فقد موصى بها لكليهما. يُرجى الرجوع إلى صفحة الوثائق لمعرفة المزيد من التفاصيل.

س: ما اللغات التي تدعمها Amazon Transcribe؟

للحصول على معلومات حول دعم اللغات، يُرجى الرجوع إلى صفحة الوثائق هذه.

س: ما الأجهزة التي تعمل معها Amazon Transcribe؟

إن Amazon Transcribe في غالبها هي خدمة غير محددة الأجهزة. وبشكلٍ عام، تعمل هذه الخدمة مع أي جهاز به ميكروفون مثل الهواتف، وأجهزة الكمبيوتر الشخصية، والأجهزة اللوحية، وأجهزة إنترنت الأشياء IoT (مثل أنظمة الصوت في السيارة). ستتمكن واجهة برمجة تطبيقات Amazon Transcribe من اكتشاف جودة التدفق الصوتي الذي يتم إدخاله إلى الجهاز (8 كيلوهرتز مقابل 16 كيلوهرتز) وستختار النماذج الصوتية المناسبة لتحويل الحديث إلى نص. علاوةً على ذلك، يمكن للمطورين الاتصال بواجهة برمجة تطبيقات Amazon Transcribe من خلال تطبيقاتهم للوصول إلى إمكانية تحويل الكلام إلى نص.

س: هل توجد قيود خاصة بالحجم مفروضة على المحتوى الصوتي الذي تعالجه Amazon Transcribe؟

تقتصر مكالمات خدمة Amazon Transcribe على أربع ساعات (أو 2 جيجابايت) لكل مكالمة من واجهة برمجة التطبيقات لخدمتنا الدفعية. يمكن لخدمة التدفق استيعاب اتصالات مفتوحة تصل إلى أربع ساعات.

س: ما لغات البرمجة التي تدعمها Amazon Transcribe؟

تدعم الخدمة الدفعية في Amazon Transcribe اللغات .NET وGo وJava وJavaScript وPHP وPython وRuby. تدعم خدمة الوقت الفعلي في Amazon Transcribe اللغات Java SDK وRuby SDK وC++ SDK. سيتم قريبًا دعم مجموعة تطوير برمجيات (SDK) إضافية. لمزيد من التفاصيل، تفضل بزيارة الموارد وصفحة الوثائق.

س: لم يتم التعرف على كلمات المفردات المخصصة. ماذا يمكنني أن أفعل؟

يعتمد إخراج التعرف على الكلام على عدد من العوامل بالإضافة إلى إدخالات المفردات المخصصة، لذلك لا يمكن أن يوجد ضمان بأنه إذا كان المصطلح متضمنًا في المفردات المخصصة، فسيتم التعرف عليه بشكل صحيح. ومع ذلك، فإن السبب الأكثر شيوعًا هو أن الكلمة المخصصة تفتقر إلى النطق الصحيح. إذا لم تقدم نطقًا للكلمة المخصصة، يُرجى محاولة إنشاء واحد. إذا كنت قدمت نطقًا بالفعل، فتحقق مرة أخرى من صحته أو ضمِّن متغيرات النطق الأخرى إذا لزم الأمر. يمكن إجراء ذلك من خلال إنشاء عدة إدخالات في ملف المفردات المخصصة للمفردات التي تختلف في مجال النطق. ارجع إلى وثائق المفردات المخصصة لمعرفة مزيد من المعلومات.

س: لماذا أري في الإخراج العديد من الكلمات المخصصة؟

يتم تحسين المفردات المخصصة لإعداد قائمة صغيرة بالكلمات المستهدفة، المفردات الأكبر عددًا قد تؤدي إلى إنشاء مفرط للكلمات المخصصة، خاصة عندما تحتوي على كلمات يتم نطقها بطريقة مماثلة. إذا كانت لديك قائمة كبيرة، يُرجى محاولة تقليلها إلى كلمات قليلة وكلمات يُتوقع أن تحدث بالفعل في ملفاتك الصوتية. إذا كانت لديك عدد كبير من المفردات تغطي حالات استخدام متعددة، فقم بتقسيمها إلى قوائم منفصلة لحالات استخدام مختلفة. قد تؤدي الكلمات القصيرة وذات الصوت المشابه لصوت عدة كلمات أخرى، إلى الإنشاء المفرط (العديد من الكلمات المخصصة التي تظهر في الإخراج). من الأفضل الجمع بين هذه الكلمات والكلمات المحيطة بها وإدراجها في قائمة كعبارات مفصولة بواصلات. على سبيل المثال، يمكن أن يتم تضمين الكلمة المخصصة "A.D." كجزء من عبارة مثل "A.D.-converter. (محول A.D.)"

س: توجد طريقتان لتقديم النطق، حقول IPA أو SoundsLike في جدول المفردات المخصصة. أيهما أفضل؟

يسمح IPA بنطق أكثر دقة. ينبغي لك تقديم نطق IPA إذا كنت قادرًا على إنشاء IPA (على سبيل المثال، من قاموس يحتوي على نطق IPA أو أداة تحويل عبر الإنترنت).

س: أوَّد استخدام IPA، ولكنني لست خبيرًا لغويًا. هل توجد أداة عبر الإنترنت يمكنني استخدامها؟

تقدم العديد من القواميس القياسية، مثل قاموس أكسفورد الإنجليزي أو قاموس كامبريدج (بما في ذلك إصداراتهما عبر الإنترنت) النطق برموز IPA. كما توجد أدوات تحويل عبر الإنترنت (على سبيل المثال easypronunciation.com، أو tophonetics.com للغة الإنجليزية)؛ ومع ذلك، لاحظ أن هذه الأدوات، في معظم الحالات، تعتمد على قواميس أساسية وقد لا تنشئ رموز IPA صحيحة في بعض الكلمات، مثل أسماء الأعلام. لا تعتمد Amazon Transcribe أي أدوات تابعة لجهات أخرى.

س: هل أحتاج إلى استخدام معايير IPA مختلفة خاصة بلهجات مختلفة لنفس اللغة (على سبيل المثال، الإنجليزية الأمريكية مقابل الإنجليزية البريطانية)؟

ينبغي لك استخدام معيار IPA المناسب لملفات الصوت التي ستعالجها. على سبيل المثال، إذا كنت تتوقع معالجة صوت من متحدثين باللغة الإنجليزية البريطانية، فاستخدم معيار نطق اللغة الإنجليزية البريطانية. قد تختلف مجموعة رموز IPA المسموح بها للغات واللهجات المختلفة المدعومة من قبل Amazon Transcribe، يُرجى التأكد من أن النطق يحتوي على الأحرف المسموح بها فقط. يُمكن في الوثائق العثور على تفاصيل حول مجموعات أحرف IPA: المفردات المخصصة

س: كيف يمكنني تقديم النطق باستخدام حقل SoundsLike في جدول المفردات المخصصة؟

يمكن تقسيم الكلمة أو العبارة إلى أجزاء أصغر وتقديم نطق لكل جزء باستخدام التهجئة القياسية للغة وذلك بهدف محاكاة الطريقة التي يتم نطق الكلمات بها. على سبيل المثال، يمكنك في اللغة الإنجليزية تقديم تلميحات خاصة بالنطق لعبارة Los-Angeles (لوس أنجلوس) مثل: loss-ann-gel-es (لوس-أن-جل-وس). سيبدو تلميح كلمة Etienne (إيتين) مثل: eh-tee-en (إي-تي-ن). تفصل كل جزء من التلميح بواصلة (-). يمكنك استخدام أي من الأحرف المسموح بها للغة الإدخال. لمزيد من المعلومات، تفضل بزيارة صفحة المفردات المخصصة.

س: كيف تعمل الطريقتان المختلفتان لتقديم الاختصارات (بنقاط أو بدونها ولكن مع النطق)؟

إذا كنت تستخدم اختصارًا يحتوي على نقاط، سيتم إنشاء نطق التهجئة داخليًا. إذا لم تستخدم النقاط، يُرجى تقديم النطق في حقل النطق. في بعض الاختصارات، لا يتضح ما إذا كان لها نطق إملائي أو نطق شبيه بالكلمة. على سبيل المثال، الاختصار NATO يُنطق غالبًا ‘n eɪ t oʊ’ (nay-toh) [نيتو] بدلاً من ‘ɛn eɪ ti oʊ’ (N. A. T. O.) [إن. إيه. تي. أو]. لمزيد من المعلومات، تفضل بزيارة صفحة المفردات المخصصة.

س: أين يمكنني إيجاد أمثلة حول كيفية استخدام النطق المخصص؟

يُمكنك العثور على عينة من تنسيقات الإدخال وأمثلة في الوثائق هنا.

س: ماذا يحدث إذا استخدمت IPA الخطأ؟ إذا كنت غير متأكد، فهل سأكون أفضل حالاً بعدم إدخال أي IPA؟

سيستخدم النظام النطق الذي تقدمه؛ يجب أن يزيد هذا من احتمالية التعرف على الكلمة بشكل صحيح إذا كان النطق صحيحًا ويطابق ما تم نطقه. إذا لم تكن متأكدًا من إنشاء IPA صحيح، يُرجى إجراء مقارنة عن طريق معالجة الملفات الصوتية مع مفردات تحتوي على نطق IPA، ومع مفردات تحتوي فقط على الكلمات (ونماذج العرض، اختياريًا). إذا لم تقدم أي نطق، فسوف تستخدم الخدمة التقريب، الذي قد يعمل بشكل أفضل من إدخالاتك أو قد لا يعمل.

س: عند استخدام نماذج DisplayAs، هل يمكنني عرض مجموعات أحرف غير مرتبطة باللغة الأصلية التي تم النسخ إليها؟ (على سبيل المثال إخراج "Street" (شارع) كـ «街道»)؟

نعم. بينما قد لا تستخدم العبارات إلا مجموعةً محددةً من الأحرف للغة المحددة، يُسمح بأحرف UTF-8 بصرف النظر عن /t (TAB) في العمود DisplayAs.

س: هل يتوفر التنقيح التلقائي للمحتوى أو التنقيح التلقائي لمعلومات تعريف الشخصية (PII) من خلال كل من واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالبيانات الدفعية وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة ببيانات التدفق في Transcribe؟

نعم، تدعم Amazon Transcribe التنقيح التلقائي للمحتوى أو تنقيح معلومات تعريف الشخصية (PII) في كل من واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالبيانات الدفعية وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة ببيانات التدفق.

س: ما اللغات المدعومة للتنقيح التلقائي للمحتوى/تنقيح معلومات تعريف الشخصية (PII)؟

يُرجى الرجوع إلى وثائق Amazon Transcribe للحصول على معلومات حول توافر اللغات فيما يتعلق بالتنقيح التلقائي للمحتوى/تنقيح معلومات تعريف الشخصية (PII).

س: هل يقوم التنقيح التلقائي للمحتوى كذلك بتنقيح المعلومات الشخصية الحساسة من الصوت المصدر؟

لا، هذه الميزة لا تزيل المعلومات الشخصية الحساسة من الصوت المصدر. ومع ذلك، فإن Amazon Transcribe Call Analytics تزيل المعلومات الشخصية الحساسة من كل من النصوص والصوت المصدر. تفضل بزيارة هذا الرابط لمعرفة مزيد من التفاصيل حول كيفية قيام تحليلات المكالمات بتنقيح الصوت. يمكنك أيضًا تنقيح المعلومات الشخصية من الصوت المصدر بنفسك باستخدام الطوابع الزمنية للبداية والنهاية التي يتم توفيرها في النصوص المنقحة لكل مثيل لعبارة تم تحديدها على أنها معلومات تعريف شخصية. يُرجى الرجوع إلى حل تنقيح الصوت هذا لمعرفة واجهات برمجة تطبيقات Transcribe القياسية.

ومع ذلك، فإن واجهات برمجة تطبيقات Amazon Transcribe Call Analytics المخصصة تزيل المعلومات الشخصية الحساسة من كل من النصوص والصوت المصدر. لمعرفة المزيد، راجع وثائق تنقيح الصوت في Call Analytics.

س: هل يمكنني استخدام التنقيح التلقائي للمحتوى لتنقيح المعلومات الشخصية من النسخ النصية الموجودة؟

لا، لا يعمل التنقيح التلقائي للمحتوى إلا على الصوت بصفته مدخلاً.

س: ما الأمر الذي يجب عليَّ معرفته أيضًا قبل استخدام التنقيح التلقائي للمحتوى؟

تم تصميم التنقيح التلقائي للمحتوى لتحديد معلومات التعريف الشخصية (PII) وإزالتها، ولكن نظرًا للطبيعة التنبؤية لتعلّم الآلة، فقد لا يحدد ويزيل جميع مثيلات معلومات التعريف الشخصية في نص تم إنشاؤه بواسطة الخدمة. يجب عليك مراجعة أي إخراج ينتج عن التنقيح التلقائي للمحتوى للتأكد من أنه يلبي احتياجاتك.

س: هل هناك أي اختلافات بين التنقيح التلقائي للمحتوى في واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالبيانات الدفعية وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة ببيانات التدفق؟

نعم، هناك نوعان من الإمكانات الإضافية التي يدعمها التنقيح التلقائي للمحتوى في واجهة برمجة التطبيقات الخاصة ببيانات التدفق وليست مدعومة في واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالبيانات الدفعية. يُمكنك أن تقرر تحديد معلومات تعريف الشخصية (PII) فقط وعدم تنقيحها عند استخدام تنقيح المحتوى باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة ببيانات التدفق. كما أن لديك القدرة على تحديد أنواع معينة من معلومات تعريف الشخصية (PII) أو تنقيحها باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة ببيانات التدفق. على سبيل المثال، يُمكنك تنقيح رقم الضمان الاجتماعي ومعلومات بطاقة الائتمان فقط والاحتفاظ بمعلومات تعريف الشخصية (PII) الأخرى مثل الأسماء وعناوين البريد الإلكتروني.

س: ما مناطق AWS التي يتوفر فيها التنقيح التلقائي للمحتوى أو تنقيح معلومات تعريف الشخصية (PII)؟

يُرجى الرجوع إلى وثائق Amazon Transcribe للحصول على معلومات حول توافر اللغات فيما يتعلق بالتنقيح التلقائي للمحتوى/تنقيح معلومات تعريف الشخصية (PII) في واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالبيانات الدفعية وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة ببيانات التدفق في مناطق AWS.

س: ما واجهات برمجة التطبيقات التي تدعم التعرُّف التلقائي على اللغة؟

إنَّ التعرُّف التلقائي على اللغة مدعوم حاليًا في واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالبيانات الدفعية وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة ببيانات التدفق.

س: أي اللغات يمكن لـ Amazon Transcribe التعرُّف عليها تلقائيًا؟

يمكن لـ Amazon Transcribe، من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالبيانات الدفعية وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة ببيانات التدفق، التعرُّف على أية لغة من اللغات المدعومة. انتقل إلى هنا لمعرفة تفاصيل على اللغات المدعومة والميزات المحددة للغة.

س: هل يمكن لـ Amazon Transcribe التعرُّف على لغات متعددة في نفس الملف الصوتي؟

تدعم Amazon Transcribe التعرّف متعدد اللغات في حالة البيانات الدفعية. راجع هذا الرابط لمعرفة مزيد من التفاصيل.

س: هل توجد أي طريقة لتقييد قائمة اللغات التي يمكن الاختيار من بينها للتعرُّف التلقائي على اللغة؟

نعم، يمكنك تحديد قائمة باللغات التي يمكن أن تتواجد في مكتبة الوسائط. عندما تقدِّم قائمةً باللغات، سيتم اختيار اللغة التي تم التعرُّف عليها من هذه القائمة. إذا لم يتم تحديد أية لغات، فسيقوم النظام بمعالجة الملف الصوتي مقابل جميع اللغات المدعومة من قبل Amazon Transcribe ويقوم بتحديد اللغة الأكثر احتمالاً. تكون دقة التعرُّف على اللغة أفضل عند تقديم قائمة باللغات التي يمكن الاختيار من بينها. راجع هذا الرابط لمعرفة مزيد من التفاصيل.

س: ما التكلفة؟

ارجع إلى صفحة تسعير Amazon Transcribe لمعرفة المزيد.

س: ما مناطق AWS المتوفر فيها خدمة Amazon Transcribe؟

يُرجى الرجوع إلى جدول المناطق الخاص ببنية AWS الأساسية العالمية. انتقل إلى هنا لمعرفة مزيد من التفاصيل حول نقاط النهاية والحصص في Amazon Transcribe.

س. هل يتم تخزين المدخلات الصوتية التي تعالجها Amazon Transcribe، وكيف يتم استخدامها من قبل AWS؟

قد تخزن Amazon Transcribe المدخلات الصوتية التي تعالجها الخدمة وتستخدمها فقط لتوفير الخدمة والحفاظ عليها ولتحسين وتطوير جودة Amazon Transcribe وغيرها من تقنيات تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي التي تقدِّمها Amazon. يُعد استخدام المحتوى أمرًا مهمًا لإجراء التحسين المستمر لتجربة عميل Amazon Transcribe، بما في ذلك تطوير التقنيات ذات الصلة والتدريب عليها. لا نستخدم معلومات تحدد الهوية الشخصية التي قد تكون موجودة في المحتوى الخاص بك لاستهداف المنتجات أو الخدمات أو التسويق لك أو للمستخدمين النهائيين. إن ثقتك وخصوصيتك وتأمين محتواك أهم أولوياتنا، ونطبق ضوابط مادية وتقنية مناسبة ومتطورة، بما في ذلك التشفير عند وقت عدم النشاط وأثناء النقل، المصممة لمنع الوصول إلى محتواك أو الإفصاح غير المصرح به عنه وضمان أن استخدامنا يتوافق مع التزاماتنا تجاهك. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطلاع على https://thinkwithwp.com/compliance/data-privacy-faq/. يمكنك إلغاء الاشتراك في استخدام محتواك لتحسين وتطوير جودة Amazon Transcribe وغيرها من تقنيات تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي التي تقدِّمها Amazon عن طريق استخدام سياسة إلغاء الاشتراك لدى AWS Organizations. للحصول على معلومات حول كيفية إلغاء الاشتراك، راجع سياسة إلغاء الاشتراك في خدمات الذكاء الاصطناعي.

س: هل يمكنني حذف بيانات وعناصر ترتبط بمهام النسخ المخزنة بواسطة Amazon Transcribe؟

نعم. يمكنك استخدام حذف واجهات API المتاح لحذف البيانات وغيرها من العناصر المرتبطة بمهام التفريغ الصوتي. إذا واجهت مشكلات في تنفيذ ذلك، فاتصل بقسم AWS support.

س: من له حق الوصول إلى محتواي الذي تتم معالجته ويتم تخزينه من خلال Amazon Transcribe؟

لن يتمكن أحد من الوصول إلى محتواك الذي تتم معالجته بواسطة Amazon Transcribe سوى المُوظفين المُصرح لهم. إن ثقتك وخصوصيتك وتأمين محتواك أهم أولوياتنا، ونطبق ضوابط مادية وتقنية مناسبة ومتطورة، بما في ذلك التشفير عند وقت عدم النشاط وأثناء النقل، المصممة لمنع الوصول إلى محتواك أو الإفصاح غير المصرح به عنه وضمان أن استخدامنا يتوافق مع التزاماتنا تجاهك. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطلاع على https://thinkwithwp.com/compliance/data-privacy-faq/.

س: هل لا أزال أملك محتواي الذي تتم معالجته وتخزينه بواسطة Amazon Transcribe؟

أنت تحتفظ دائمًا بملكية محتواك، ولن نستخدمه إلّا بموافقتك.

س. ماذا يحدث لبياناتي المستخدمة في تدريب نماذج اللغة المخصصة؟ هل ستظل ملكي؟

عند إرسال بيانات نصية تُستخدم في تدريب نموذج مخصص، تكون في حيازتك ملكية كل من بيانات النص الأصلي وكذلك النموذج المخصص الذي تم إنشاؤه. ولن يتم تخزين البيانات النصية أو استخدامها لتحسين محرك التعرف على الكلام العام لدينا. وذلك لأن النماذج التي يتم إنتاجها باستخدام نموذج اللغة المخصصة هي نماذج قائمة بذاتها ولا يمكن الوصول إليها إلا من خلالك أنت فقط.

س. بما أن الخدمة لن تحتفظ ببيانات التدريب الخاصة بي، هل هناك أي عقبات أو تردي في جودة التفريغ الصوتي أو تجربة الخدمة الشاملة؟

لن يكون هناك تردي في جودة التفريغ الصوتي الناتج عن خدمتنا التي لا تخزن بيانات التدريب الخاصة بك. وبمجرد استخدام بيانات التدريب لإنتاج نموذج لغة مخصص بالفعل، يصبح النموذج نفسه متاحًا للاستخدام المتكرر وفقًا لتقديرك. وسيتم حذف مجموعة التدريب الأصلية التي قمت بتحميلها من أنظمتنا. أما العقبة الوحيدة فهي إذا كنت بحاجة إلى دعم فني. ونظرًا لأننا لا نحتفظ ببيانات التدريب الأصلية الخاصة بك، فلن نتمكن من الوصول بسهولة إلى تلك الأصول أو العناصر الوسيطة ذات الصلة، إذا احتجت إلى فريق دعم للتحقيق في مشكلات الخدمة المحتملة. فيما سيظل الدعم متوفرًا، ولكن ليس بالقدر المناسب لأننا قد نحتاج إلى طلب معلومات إضافية منك.

س. كيف يمكنني إعادة استخدام البيانات لتحديثات أو تحسينات النماذج المستقبلية؟

نظرًا لعدم تخزين بيانات التدريب، سيتوجب تحميل مجموعة البيانات نفسها وأي بيانات إضافية مرةً أخرى لتدريب النماذج الجديدة. وعند وجود تحديث للنموذج الأساسي المقدم من Amazon Transcribe، فسيتم إخطارك. وللاستفادة من أحدث نموذج أساسي، يجب عليك إرسال بياناتك إلى تدريب نموذج جديد. وسيكون لديك بعد ذلك كل من النموذج المخصص الأصلي الذي أنشأته مسبقًا وكذا الإصدار الجديد لاستخدامه.

س. كيف أحذف نموذجًا؟

يُمكنك حذف أي نموذج لغة للعميل قمتَ بإنشائه وفقًا لتقديرك.

س: هل ينتقل المحتوى الذي تتم معالجته بواسطة Amazon Transcribe خارج منطقة AWS حيث أستخدم Amazon Transcribe؟

يتم تشفير وتخزين أي محتوى يُعالج بواسطة Amazon Transcribe في وقت عدم النشاط في منطقة AWS حيث تستخدم Amazon Transcribe. قد يتم تخزين جزء من المُحتوى الذي تتم معالجته بواسطة Amazon Transcribe في منطقة AWS أخرى ليكون فقط على اتصال بالتحسينات والتطويرات المستمرة لتجربتك كعميل لخدمة Amazon Transcribe وغيرها من تقنيات التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تقدِّمها Amazon. إذا قمت بإلغاء الاشتراك في استخدام محتواك لتطوير جودة Amazon Transcribe وغيرها من تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الأخرى التي تقدِّمها Amazon بالاتصال بخدمة AWS Support، فلن يتم تخزين محتواك في منطقة AWS أخرى. يمكنك طلب حذف المُدخلات الصوتية المرتبطة بحسابك من خلال الاتصال بخدمة AWS Support. إن ثقتك وخصوصيتك وتأمين محتواك أهم أولوياتنا ونطبق ضوابط مادية وتقنية مناسبة ومتطورة، بما في ذلك التشفير عند وقت عدم النشاط وأثناء النقل، المصممة لمنع الوصول إلى محتواك أو الإفصاح غير المصرح به عنه وضمان أن استخدامنا يتوافق مع التزاماتنا تجاهك. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطلاع على https://thinkwithwp.com/compliance/data-privacy-faq/.

س: هل يمكنني استخدام Amazon Transcribe فيما يتعلق بالمواقع الإلكترونية والبرامج وغيرها من التطبيقات المُوجهة والمستهدفة للأطفال تحت سن 13 عامًا الذين يخضعون لقانون حماية خصوصية الأطفال عبر الإنترنت (COPPA)؟

نعم، هذا يخضع لالتزامك بشروط خدمة Amazon Transcribe، بما في ذلك التزامك بتقديم أية إخطارات لازمة وحصولك على أي موافقة أبوية لازمة يمكن التحقق منها بموجب قانون COPPA، يمكنك استخدام Amazon Transcribe فيما يتعلق بالمواقع الإلكترونية أو البرامج أو غيرها من التطبيقات المُوجهة والمستهدفة للأطفال تحت سن 13 عامًا، سواءً كليًا أو جزئيًا.

س: كيف يمكنني تحديد ما إذا كان موقعي الإلكتروني أو برنامجي أو تطبيقي خاضعًا لقانون حماية خصوصية الأطفال عبر الإنترنت COPPA؟

للحصول على معلومات حول مُتطلبات قانون حماية خصوصية الأطفال عبر الإنترنت COPPA وإرشادات لتحديد ما إذا كان موقعك الإلكتروني أو برنامجك أو أي تطبيق آخر خاضعًا لقانون حماية خصوصية الأطفال عبر الإنترنت COPPA، يُرجى الرجوع مباشرةً إلى الموارد التي توفرها وتحتفظ بها هيئة التجارة الفيدرالية بالولايات المتحدة. يحتوي هذا الموقع أيضًا على معلومات تخص كيفية تحديد ما إذا كانت إحدى الخدمات مُوجهةً للأطفال تحت سن 13 سنة أو تستهدفهم كليًا أو جزئيًا.

س. ما المقصود بـ Amazon Transcribe Call Analytics؟

Amazon Transcribe Call Analytics هي واجهة برمجة تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي توفر نصوصًا ثريةً من المكالمات ورؤىً قابلة للتنفيذ من المحادثات حيث يُمكنك إضافة هذه الواجهة إلى تطبيقات المكالمات لتحسين تجربة العملاء وإنتاجية الوكيل. تجمع هذه الواجهة بين نماذج قوية لتحويل الكلام إلى نصوص ونماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مخصصة حيث يتم تدريب هذه النماذج خصيصًا لفهم رعاية العملاء ومكالمات المبيعات الصادرة. وكجزء من حلول ذكاء مركز اتصال AWS، تعد واجهة برمجة التطبيقات هذه حيادية في مركز الاتصال وتسهّل على العملاء وموردي البرامج المستقلين إضافة إمكانات تحليلات المكالمات إلى تطبيقاتهم.

س. ما الذي يمكنني فعله مع Amazon Transcribe Call Analytics؟

يمكن لـ Amazon Transcribe Call Analytics إجراء تحليلات المكالمات في الوقت الفعلي وبعد المكالمات. مع Call Analytics، يُمكن للمطورين بسرعة إضافة معلومات ذكاء قيّمة، مثل درجات تفاعل مشاعر العميل والوكيل، وبرامج تشغيل المكالمات، وفئات المكالمات مباشرةً كنتيجة لواجهة برمجة التطبيقات لأي تطبيق مكالمات واردة أو صادرة. تشمل حالات الاستخدام الشائعة الوكيل المساعد، وتنبيهات المشرفين، وتحليلات المكالمات. فيما يلي اثنان من الحلول النموذجية مفتوحة المصدر التي تعتمد على Transcribe Call Analytics: تحليلات المكالمات في الوقت الفعلي من خلال الوكيل المساعد وتحليلات ما بعد المكالمة.

س. كيف أبدأ في استخدام Amazon Transcribe Call Analytics؟

يُمكنك استخدام Transcribe Call Analytics من خلال واجهات برمجة التطبيقات ووحدة إدارة تحكم AWS. يمكن إنشاء وظائف التحليلات ومراقبتها من خلال واجهة برمجة التطبيقات أو وحدة التحكم. في وحدة التحكم، ترى قائمةً بوظائف التحليلات وصفحة تفاصيل الوظائف تتضمن معلمات الإدخال ومعاينة إخراج JSON. بالإضافة إلى ذلك، تتمكن من إنشاء الفئات وتحريرها من خلال واجهات برمجة التطبيقات أو وحدة التحكم الخاصة بميزة تصنيف جهات الاتصال آليًا.

س. ما اللغات التي يدعمها Amazon Transcribe Call Analytics؟

يُرجى الرجوع إلى وثائق Amazon Transcribe للحصول على معلومات حول توافر اللغات في Amazon Transcribe Call Analytics.

س. في أي منطقة من مناطق AWS تتوفر Amazon Transcribe Call Analytics؟

يُرجى الرجوع إلى وثائق خدمات AWS الإقليمية لمعرفة معلومات حول تغطية مناطق AWS Region بالنسبة لـ Amazon Transcribe Call Analytics.

س. ما طريقة تسعير Amazon Transcribe Call Analytics؟

يجري تسعير واجهة برمجة تطبيقات Amazon Transcribe Call Analytics بشكل منفصل عن واجهات برمجة تطبيقات Amazon Transcribe القياسية. يُرجى مراجعة صفحة تسعير Amazon Transcribe لمزيد من التفاصيل.

س. ما هي Amazon Transcribe Medical؟

Amazon Transcribe Medical خدمة تعرُّف تلقائي على الكلام (ASR) تسهِّل على المطوِّرين إضافة إمكانيات تحويل الكلام الطبي إلى نص إلى تطبيقاتهم. باستخدام Amazon Transcribe Medical، يمكنك تحويل الكلام الطبي المُلقّن والحواري إلى نص مكتوب بسرعة ودقة لأهداف كثيرة، مثل تسجيل ملاحظات الطبيب أو معالجة تحليلات الخدمات المتلقية للمعلومات من أجل استخراج رؤى مفيدة.

س. ما الذي أستطيع فعله باستخدام Amazon Transcribe Medical؟

تستخدم Amazon Transcribe Medical نماذج متقدمةً من تعلم الآلة لتحويل الكلام الطبي بدقة إلى نص مكتوب. تستطيع Transcribe Medical إنشاء نسخ مكتوبة من النصوص يمكن استخدامها في دعم مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام، لتشمل سير عمل الوثائق السريرية ومراقبة سلامة العقاقير (التيقظ الدوائي) إلى الترجمة للطب عن بعد وحتى التواصل مع مركز التحليلات في مجالات علوم الحياة والرعاية الصحية.

س. هل أحتاج إلى خبير في التعرُّف التلقائي على الكلام (ASR) من أجل استخدام Amazon Transcribe Medical؟

لا، لا تحتاج أي خبرة في التعرُّف التلقائي على الكلام (ASR) أو تعلم الآلة من أجل استخدام Amazon Transcribe Medical. أنت فقط بحاجة إلى استدعاع واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Transcribe Medical، وستتعامل الخدمة مع تعلم الآلة المطلوب في العمليات الخلفية لتحويل الكلام الطبي إلى نص مكتوب.

س. كيف أبدأ في استخدام Amazon Transcribe Medical؟

يمكنك بدء استخدام Amazon Transcribe Medical من وحدة الإدارة في AWS أو باستخدام SDK. يرجى الرجوع إلى صفحة الوثائق الفنية هذه لمعرفة التفاصيل.

توفر Amazon Transcribe Medical طبقة مجانية حتى تتمكن من اختبار الخدمة. راجع صفحة التسعير هذه للحصول على المزيد من المعلومات.

س. ما اللغات التي تدعمها Amazon Transcribe Medical؟

تدعم Amazon Transcribe Medical حاليًا الترجمة الطبية باللغة الإنجليزية الأمريكية.

س. ما التخصصات الطبية التي تدعمها Amazon Transcribe Medical؟

تدعم Amazon Transcribe Medical النسخ لقائمة موسعة من الرعاية الأولية والرعاية المتخصصة. تفضل بزيارة وثائقناللحصول على قائمة كاملة بالتخصصات الطبية المدعومة.

س. في أي من مناطق AWS تتوفر Amazon Transcribe Medical؟

يُرجى الرجوع إلى وثائق خدمات AWS الإقليمية لمعرفة معلومات حول تغطية مناطق AWS بالنسبة لـ Amazon Transcribe Medical.

س. كيف يتم تسعير Amazon Transcribe Medical؟

راجع صفحة تسعير Amazon Transcribe Medical لمعرفة المزيد حول تفاصيل التسعير.

س. هل Amazon Transcribe Medical مؤهل لـ HIPAA؟

نعم.

س. هل يتم استخدام المحتوى المُعالج من قبل Amazon Transcribe Medical لأي غرض آخر غير توفير الخدمة؟

لا تستخدم Amazon Transcribe Medical المحتوى المُعالج من قبل الخدمة لأي سبب آخر غير توفير الخدمة والحفاظ عليها. لا يتم استخدام المحتوى المُعالج من قبل الخدمة لتطوير الجودة أو تحسينها من أجل Amazon Transcribe Medical أو أي من تقنيات Amazon لتعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي.

س. هل تتعلم Amazon Transcribe Medical بمرور الوقت؟

نعم، تستخدم Amazon Transcribe Medical تعلم الآلة ويتم تدريبها باستمرار لتحسينها من أجل حالات استخدام العملاء. لا تقوم Amazon Transcribe medical بتخزين بيانات العميل المُستخدمة مع الخدمة أو استخدامها لتدريب النماذج

س. ما الأمر الذي يجب عليَّ معرفته أيضًا قبل استخدام خدمة Amazon Transcribe Medical؟

Amazon Transcribe Medical ليس بديلاً للنصيحة والتشخيص والعلاج الطبي الاحترافي. أنت والمستخدمون النهائيون لديك مسؤولون ممارسة إرادتكم وتجربتكم وحكمكم الخاص في تحديد صحة واكتمال وحسن توقيت وملاءمة أي معلومات توفرها Amazon Transcribe Medical. أنت والمستخدمون النهائيون لديك مسؤولون بالكامل عن أي قرارات و/أو نصائح و/أو إجراءات و/أو تقصير يحدث بناءً على استخدام Amazon Transcribe Medical. 

قد لا تحدد Amazon Transcribe Medical بدقة هوية المعلومات الصحية المحمية في جميع الظروف، وربما لا تفي بمتطلبات إلغاء هوية المعلومات الصحية المحمية وفقًا لقانون HIPAA. أنت مسؤول عن مراجعة أي إخراج ينتج عن Amazon Transcribe Medical لضمان أنه يناسب احتياجاتك.

س: ما الوظائف التي توفرها نماذج اللغة المخصصة اليوم؟

يُمكنك استخدام نماذج اللغة المخصصة (CLM) في تدريب وتطوير نماذج لغة حسب لمجال. تدعم نماذج اللغات المخصصة (CLM) حاليًا التفريغ الصوتي للغات الإنجليزية الأسترالية والإنجليزية البريطانية والهندية والإنجليزية الأمريكية والإسبانية الأمريكية في التفريغ الصوتي الدفعي والإنجليزية الأمريكية في التفريغ الصوتي للبث. يدعم نموذج الغة المخصصة (CLM) الاستخدام المتزامن للمفردات المخصصة في التفريغ الصوتي الدفعي.

س: ما نوع ومقدار بيانات التدريب التي أحتاجها؟ وكيف أحصل على البيانات؟ وهل تحتاج البيانات إلى تنسيق محدد؟

يجب أن تكون البيانات النصية ذات صلة بالصوت الذي سيتم تفريغه باستخدام النموذج المخصص؛ ويجب أن يحتوي على أكبر عدد ممكن من الكلمات والعبارات ومجموعات الكلمات الخاصة بالمجال. ونوصي باستخدام 100 ألف كلمة على الأقل و10 ملايين كلمة على الأكثر للنص الجاري تشغيله. فيما يمكن الحصول على موارد البيانات النصية من أي مصادر داخلية أو عامة (على سبيل المثال، باستخدام نص من مواقع العملاء على الويب). كما نوصي بأن يحتوي كل ملف نصي عادي على 200000 كلمة أو أكثر، وألا يتجاوز حجم الملف الإجمالي 1 جيجابايت. ويجب أن يكون النص بتنسيق UTF-8، وأن يستخدم جملةً واحدةً في كل سطر. ويجب أن تتضمن كل جملة علامات الترقيم. بينما يتحمل المستخدمون مسؤولية التدقيق الإملائي وإزالة أحرف التنسيق والتحقق من صحة الترميز.

س: كيف يمكنني استخدام نماذج اللغة المخصصة (CLM)؟

لتدريب نموذج لغة مخصص، يقوم العملاء ببساطة بتوفير البيانات النصية في حاوية Amazon S3. ويمكن للمستخدمين بعد ذلك استخدام وحدة تحكم Amazon Transcribe لتحميل البيانات ومعالجتها إلى تدريب نموذج لغة مخصص. لأن التدريب مؤتمت بالكامل ويتطلب الحد الأدنى من التدخل من المستخدم. وعندما يكون النموذج المخصص النهائي جاهزًا، يتم إتاحته في حساب AWS الخاص بالعميل لتفريغ الملفات الصوتية الخاصة بالمجال. علاوة على ذلك، يمكن للعملاء تدريب نماذج مخصصة متعددة لاستخدامها في مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام المختلفة.

س: هل التحسينات مضمونة؟ وهل الأمر يستحق بذل الجهد لجمع البيانات النصية؟

إن التحسينات غير مضمونة - حيث سيعتمد التغيير في الأداء على مدى تطابق البيانات النصية مع الصوت، وعلى مقدار البيانات المقدمة. ويُعد وجود المزيد من البيانات أفضل بشكل عام، لكن الأهم من ذلك؛ يجب أن تغطي البيانات الكلمات وتسلسل الكلمات المتوقع حدوثه في الملفات الصوتية التي تنوي تفريغها. وستعتمد تحسينات دقة التفريغ الصوتي على جودة بيانات التدريب بالإضافة إلى حالة الاستخدام. أما في بعض السيناريوهات، فيشير المؤشر العام إلى تحسن الدقة النسبية بنسبة 10٪ إلى 15٪.

س: ما مقدار الوقت الذي يستغرقه تدريب النموذج؟ ومتى أتمكن من استخدامه؟

عادة يستغرق تدريب النموذج بين 6 و10 ساعات. ويعتمد طول وقت التدريب على حجم مجموعة البيانات. فيما سيكون النموذج المخصص متوفرًا مباشرة بعد اكتمال التدريب.

س: كيف سأتمكن من استخدام النموذج؟ كيف أعرف ما إذا كان النموذج يعمل بصورة أفضل من النموذج العام المقدم من Amazon Transcribe؟

سيتم توفير النموذج في حسابك بموجب معرِّف النموذج المعين من خلالك قبل عملية التدريب. أما من أجل استخدام النموذج، فيجب إضافة علامة بمعرِّف النموذج إلى طلب التفريغ الصوتي. ويجب عليك اختبار النموذج على ملفات الصوت الخاصة بك ومقارنة الإخراج بالنتائج التي تم الحصول عليها من المحرك العام.

س: كم عدد نماذج اللغة المخصصة التي يمكنني تدريبها؟ وهل يمكنني تمكين نماذج متعددة لحسابي في وقت واحد؟

يمكنك تدريب حتى 5 نماذج مختلفة بصورة متزامنة في أي وقت لكل حساب AWS. وبالنسبة لكل حساب، يمكنك بصورة افتراضية تخزين 10 نماذج كحد أقصى. إذا كانت هناك حاجة إلى المزيد، يمكن زيادة حد الخدمة من هنا.

س: هل النماذج الصوتية المخصصة مدعومة؟

لا، فالنماذج الصوتية المخصصة غير مدعومة. حيث يتم إنشاء نماذج اللغة المخصصة من البيانات النصية ذات الصلة بحالة الاستخدام أو المجال الخاص بك.