Sélection d’un modèle
Les modèles de transcription vocale Deepgram sont plus faciles à évaluer si vous partez de vos enregistrements audio et de la transcription dont vous avez besoin. Ce guide présente les prérequis, un exemple de test et les compromis à examiner avant d’adopter un processus.
Rassemblez des enregistrements audio représentatifs avant de comparer les résultats de Deepgram. Un enregistrement propre réalisé en studio ne suffira pas à révéler comment un modèle gère les conditions réelles de votre processus.
Découvrez comment la transcription s’intègre à un processus plus large de conversion de l’audio en texte.
Vérifiez les aspects linguistiques à prendre en compte avant de constituer un jeu de test multilingue.
Prévoyez comment extraire et évaluer la parole issue d’enregistrements vidéo.
Considérez la comparaison des modèles comme un test reproductible, et non comme un jugement fondé sur la première transcription qui semble lisible.
Choisissez un enregistrement dont la langue, la qualité du microphone et les chevauchements de parole correspondent à ce que vous attendez en production. Créez une transcription de référence vérifiée par une personne ; signalez les mots incertains au lieu de les deviner sans l’indiquer.
Notez le modèle Deepgram et les paramètres de requête utilisés pour chaque résultat. Appliquez le même prétraitement et ne comparez pas un fichier nettoyé à une version non modifiée du même enregistrement.
Comparez les noms, les nombres, les négations et les tours de parole à la référence. Notez si la transcription nécessite des corrections, puis répétez le test avec plusieurs extraits avant de tirer une conclusion.
Il s’agit de deux approches d’évaluation, et non d’une affirmation selon laquelle tous les modèles Deepgram prennent en charge des paramètres identiques. Vérifiez la disponibilité actuelle des modèles et les options de requête dans la documentation officielle.
Évaluation d'un enregistrement audio
Un fichier ou un enregistrement sauvegardé
Évaluation de l'audio en direct
Audio reçu pendant une session
Évaluation d'un enregistrement audio
Quelle est la précision de la transcription finale ?
Évaluation de l'audio en direct
Quelle est l'utilité des résultats pendant que la parole est encore reçue ?
Évaluation d'un enregistrement audio
Transcription de l'intégralité de l'extrait vérifiée par une personne
Évaluation de l'audio en direct
Transcription vérifiée par une personne, accompagnée de notes sur la chronologie
Évaluation d'un enregistrement audio
Mots, noms et changements de locuteur manquants
Évaluation de l'audio en direct
Révisions, mots manqués et retard d'affichage du texte final
Évaluation d'un enregistrement audio
Conditions de transfert et de traitement des documents
Évaluation de l'audio en direct
Tester les interruptions et les variations de connectivité
Évaluation de l’audio enregistré
Effort de correction du résultat final
Évaluation de l’audio en direct
Utilisabilité des résultats intermédiaires et finaux
Un seul extrait audio clair, des paramètres de requête incohérents ou une transcription de référence non vérifiée peuvent donner une image trop favorable ou trop défavorable des résultats de Deepgram. Testez les fichiers audio qui comptent pour vous et vérifiez les capacités actuelles avant de concevoir votre solution autour d’un modèle particulier. Le lien ci-dessous mène à un produit vocal distinct, et non à un sélecteur de modèles Deepgram.
Commencez par déterminer le type d’audio à transcrire et la langue qu’il contient. Consultez la documentation actuelle de Deepgram pour connaître les modèles compatibles, puis testez des extraits représentatifs à l’aide de paramètres cohérents, en les comparant à une transcription de référence vérifiée par une personne.
Pas nécessairement pour tous les enregistrements ou flux de travail. Comparez les modèles disponibles pour votre cas d’usage sur vos propres fichiers audio, en prêtant une attention particulière aux erreurs susceptibles de changer le sens d’une transcription.
Vous pouvez réutiliser les mêmes extraits audio et une transcription de référence, mais les critères d’évaluation diffèrent. Pour l’audio en direct, examinez aussi les résultats intermédiaires, les révisions et le moment où le texte final devient utilisable.
Examinez les noms, les nombres, les négations, les changements de locuteur et la quantité de corrections humaines nécessaires. Si le minutage est important, évaluez-le séparément plutôt que de vous fier à une impression générale de précision.
Non. Il s’agit d’un guide d’évaluation, et son lien vers les outils vocaux mène à un produit distinct. Consultez la documentation actuelle de Deepgram et les interfaces prises en charge pour vérifier la disponibilité d’un modèle précis et l’utiliser.