À quoi convient le Audio en texte ?
L'audio vers texte convient à l'organisation de réunions, d'entretiens, de cours, de mémos vocaux et de podcasts. L'outil utilise Transformers.js pour exécuter le modèle de reconnaissance vocale Whisper dans le navigateur et peut exporter les résultats de la reconnaissance sous forme de documents TXT ou de sous-titres SRT avec des informations temporelles.
Le contenu audio n’est pas envoyé aux serveurs de The Browser AI. La première transcription télécharge le fichier de modèle depuis un CDN, que le navigateur peut réutiliser depuis le cache. La vitesse et la précision de la reconnaissance dépendent de la clarté de l’enregistrement, du bruit de fond, de la langue, de la durée de l’audio et des performances de l’appareil ; les fichiers plus longs demandent davantage de mémoire et de temps.
Formats pris en charge : MP3, WAV, M4A, WebM ; limite de fichier unique : Dans la mémoire disponible du navigateur.
Comment utiliser Audio en texte
Étape 1
Télécharger ou enregistrer de l'audio
Sélectionnez des fichiers audio et vidéo courants ou enregistrez directement après avoir autorisé l'autorisation du microphone.
Étape 2
Lancer la transcription locale
Sélectionnez la langue de reconnaissance et commencez la transcription ; le modèle Whisper sera téléchargé et mis en cache lors de la première utilisation.
Étape 3
Relire et exporter
Vérifiez le texte de reconnaissance et la chronologie pour exporter TXT ou SRT en fonction de l'utilisation.
FAQ
Dois-je télécharger l'enregistrement pour convertir l'audio en texte ?
Pas besoin. Le décodage audio et l'inférence Whisper s'exécutent localement dans le navigateur ; la connexion réseau est principalement utilisée pour télécharger pour la première fois le modèle vocal et les fichiers en cours d'exécution associés.
Pourquoi la première transcription est-elle plus lente ?
Le navigateur doit télécharger le modèle lors de sa première utilisation, puis effectuer une inférence locale en fonction des performances de l'appareil. La mise en cache du modèle réduit les délais de téléchargement lors d'une réutilisation ultérieure.
Comment améliorer la précision de la reconnaissance vocale ?
Donnez la priorité aux enregistrements avec des voix claires, moins de bruit de fond et un volume stable, et choisissez la bonne langue. Plusieurs personnes parlant de manière superposée, un bruit fort et une terminologie professionnelle peuvent augmenter les erreurs de reconnaissance.
Technologie et sources de données
- Transformers.js — Documentation officielle pour exécuter des modèles d'apprentissage automatique dans le navigateur.
- Whisper — Un projet open source pour l'architecture modèle utilisée dans la reconnaissance vocale locale.