ฟีเจอร์ต่าง ๆ ของ Amazon Transcribe

Amazon Transcribe จะเพิ่มเครื่องหมายวรรคตอนและรูปแบบตัวเลขโดยอัตโนมัติ คุณภาพของเอาต์พุตจึงใกล้เคียงกับการถอดเสียงด้วยตนเองโดยใช้เวลาและค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อย ตัวเลขจะถูกถอดเสียงเป็นตัวเลขหรือ "รูปแบบปกติ" แทนที่จะเป็นคํา

Amazon Transcribe ส่งคืนตราประทับเวลาสำหรับแต่ละคำ เพื่อให้คุณสามารถค้นหาคำหรือวลีในการบันทึกต้นฉบับได้ หรือเพิ่มคำบรรยายลงในวิดีโอได้อย่างง่ายดาย

การเปลี่ยนผู้พูดจะถูกจดจำและอ้างอิงลงในข้อความโดยอัตโนมัติเพื่อบันทึกสถานการณ์สมมติต่างๆ เช่น การโทรศัพท์ การประชุม และรายการทีวีอย่างแม่นยำ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการระบุผู้พูด

ศูนย์ติดต่อสามารถส่งไฟล์เสียงไฟล์เดียวไปยัง Amazon Transcribe และบริการนั้นจะระบุแล้วสร้างไฟล์ถอดเสียงไฟล์เดียวที่มีป้ายกำกับช่องทางประกอบโดยอัตโนมัติ

คำศัพท์แบบกำหนดเองจะช่วยให้คุณสามารถเพิ่มคำใหม่ไปยังคำศัพท์หลักเพื่อให้ถอดเสียงได้แม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับคำและวลีที่ใช้เฉพาะวงการ เช่น ชื่อผลิตภัณฑ์ ศัพท์เทคนิค หรือชื่อคน

เมื่อจำเป็น คุณสามารถสร้างและฝึกโมเดลภาษาที่กำหนดเอง (CLM) ของคุณเองสำหรับกรณีการใช้งานและวงการของคุณโดยส่งคลังข้อมูลข้อความไปยัง Amazon Transcribe ได้ CLM เป็นคุณสมบัติที่เหมาะสําหรับการเพิ่มความแม่นยําในการรู้จําเสียงพูดด้วยข้อมูลของคุณเอง

คุณสามารถระบุรายการคําที่จะลบออกจากการถอดเสียงได้ด้วย การกรองคําศัพท์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถระบุรายการคำที่ลบหลู่หรือดูหมิ่น และให้ Amazon Transcribe ลบคำดังกล่าวออกจากการถอดเสียงโดยอัตโนมัติ

รักษาข้อมูลที่อยู่ในพื้นที่จัดเก็บให้ปลอดภัย โดยใช้คีย์ Amazon S3 key (SSE-S3) หรือระบุคีย์ AWS Key Management Service ของคุณเอง Amazon Transcribe ใช้ TLS (Transport Layer Security) 1.2 ซึ่งเป็นโปรโตคอลการเข้ารหัสที่เปิดใช้งานการเชื่อมต่อที่ได้รับการตรวจสอบสิทธิ์และการถ่ายโอนข้อมูลที่ปลอดภัยทางอินเทอร์เน็ตผ่าน HTTP พร้อมด้วยใบรับรอง AWS เพื่อเข้ารหัสข้อมูลที่อยู่ระหว่างการโอนย้าย ซึ่งรวมถึงการถอดความแบบการสตรีม 

เมื่อสั่ง Amazon Transcribe จะสามารถช่วยลูกค้า ระบุและลบข้อมูลที่ระบุตัวตนของบุคคลได้ (PII) ออกจากบทถอดเสียงในภาษาที่รองรับ ซึ่งช่วยให้ศูนย์ติดต่อตรวจสอบและแชร์บทถอดเสียงเพื่อข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้าและการฝึกอบรมเจ้าหน้าที่ได้ง่าย

การตรวจจับถ้อยคำที่ไม่เหมาะสมของ Amazon Transcribe ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อรักษาให้การสนทนาด้วยเสียงเป็นไปอย่างสุภาพและสร้างสรรค์ เพื่อส่งเสริมสภาพแวดล้อมทางออนไลน์ที่ปลอดภัยและเป็นหนึ่งเดียวกัน เนื้อหาเสียงที่ไม่เหมาะสมจะถูกรายงานโดยเป็นหนึ่งในหลากหลายประเภทเพื่อให้เจ้าหน้าที่ตรวจสอบสามารถระบุและดำเนินการที่เหมาะสมได้อย่างง่ายดาย 

สร้างข้อมูลสรุปการโทรเพื่อช่วยให้เจ้าหน้าที่มุ่งเน้นไปที่การมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้แก่ลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพหลังการโทรโดยบันทึกส่วนสำคัญในการสนทนากับลูกค้าโดยอัตโนมัติ (เช่น ปัญหา ผลลัพธ์ หรือรายการที่ต้องดำเนินการ) ผู้จัดการสามารถตรวจสอบข้อมูลสรุปเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องตรวจสอบบทถอดเสียงทั้งหมดเพื่อทำความเข้าใจบริบทในการโต้ตอบและตรวจสอบปัญหาของลูกค้า

เมื่อใช้พลังของแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะสามารถใช้ความสามารถในการประมวลผลคำพูดเป็นข้อความและภาษาธรรมชาติได้อย่างรวดเร็วเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกในการสนทนาอันมีค่า จากนั้น คุณสามารถผสานรวมข้อมูลเชิงลึกต่างๆ เช่น ความรู้สึกของลูกค้าและเจ้าหน้าที่ ปัญหาที่ตรวจพบ และลักษณะคำพูด เช่น เวลาที่ไม่ได้พูดคุย การขัดจังหวะ และความเร็วในการพูดคุย ลงในแอปพลิเคชันการวิเคราะห์การโทรเข้าและโทรออกของคุณ ซึ่งสามารถช่วยให้หัวหน้างานของคุณระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับลูกค้า โอกาสในการฝึกสอนเจ้าหน้าที่ และแนวโน้มการโทรได้สะดวกยิ่งขึ้น

ตรวจสอบการโทรของคุณในวงกว้างเพื่อติดตามการปฏิบัติตามนโยบายของบริษัทหรือข้อกําหนดด้านกฎระเบียบ สร้างและฝึกหมวดหมู่ที่กําหนดเองของคุณตามเกณฑ์ที่คุณระบุ (เช่น คํา/วลี หรือลักษณะการสนทนา) ตัวอย่างเช่น คุณสามารถตั้งค่าป้ายกํากับหมวดหมู่เพื่อดูว่ามีการเพิ่มยอดขายหรือการยกเลิกบัญชีกี่เปอร์เซ็นต์

ช่วยให้เจ้าหน้าที่ของคุณเข้าถึงรายละเอียดการสนทนาจากการโต้ตอบที่ผ่านมา การถอดเสียงแบบคำต่อคำจะให้ข้อมูลเชิงลึกต่างๆ เช่น ความรู้สึกของลูกค้า ปัญหาที่ตรวจพบ และการหยุดชะงัก

ถอดเสียงผู้พูดคนเดียวได้อย่างแม่นยําซึ่งพบได้ทั่วไปในกรณีการใช้งานการเขียนตามคําบอกทางการแพทย์ เรียนรู้เพิ่มเติม

ถอดเสียงการสนทนาระหว่างผู้พูดหลายคนได้อย่างแม่นยําซึ่งประกอบด้วยแพทย์และ/หรือผู้ป่วยหลายคน เรียนรู้เพิ่มเติม

ถอดเสียงพูดเป็นข้อความในความเชี่ยวชาญทางการแพทย์หลากหลายสาขา เรียนรู้เพิ่มเติม

ถอดเสียงไฟล์เสียงทางการแพทย์ที่บันทึกไว้ในวงกว้างด้วยกระบวนการทํางานพร้อมกันสูง เรียนรู้เพิ่มเติม

เพิ่มความแม่นยําในการถอดเสียงโดยใช้คําศัพท์ที่กําหนดเองสําหรับคําศัพท์ที่อาจไม่มีอยู่ในพจนานุกรม เรียนรู้เพิ่มเติม

แยกคําพูดออกระหว่างผู้พูดแต่ละคนภายในช่องเสียงเดียว เรียนรู้เพิ่มเติม