تبدیل فایل صوتی به متن – معرفی بهترین نرم افزار ها

تبدیل فایل صوتی به متن یکی از کاربردی‌ترین فناوری‌هایی است که می‌تواند به صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری کمک کند. این مقاله بهترین ابزارهای موجود برای تبدیل صوت به متن را معرفی می‌کند و به شما کمک می‌کند تا مناسب‌ترین ابزار را با توجه به نیازهای خود انتخاب کنید.

1. ایبو (Eboo)

ایبو یک ابزار مناسب برای تبدیل فایل‌ صوتی به متن است که از دقت بالا و پشتیبانی گسترده‌ای از زبان‌های مختلف برخوردار است. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد تا فایل‌های صوتی خود را با فرمت‌های رایج مانند MP3، WAV، M4A، و OGG به متن تبدیل کنند. تعرفه خدمات ایبو به‌صورت دقیقه‌ای محاسبه می‌شود و از 240 تا 300 تومان برای هر دقیقه است. این ابزار دارای امکاناتی همچون ویرایش مستقیم متن پس از تبدیل و پشتیبانی از API است که این ویژگی‌ها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا این ابزار را به راحتی در پروژه‌های خود ادغام کنند. ایبو با رابط کاربری ساده و کاربرپسند خود استفاده از آن را برای تمامی کاربران، حتی کسانی که تجربه زیادی در استفاده از فناوری‌های مشابه ندارند، آسان کرده است.

• پشتیبانی از فرمت‌ها: MP3، WAV، M4A، OGG
• زبان‌های پشتیبانی‌شده: بیش از 14 زبان مختلف
• تعرفه خدمات: 240 تا 300 تومان برای هر دقیقه
• امکانات: ویرایش مستقیم متن پس از تبدیل، پشتیبانی از API، رابط کاربری ساده و کاربرپسند

2. فارس‌آوا (Farsava)

فارس‌آوا یک ابزار هوش مصنوعی است که به کاربران امکان تبدیل گفتار به نوشتار را می‌دهد. این ابزار از فایل‌های صوتی و ویدئویی پشتیبانی کرده و قابلیت تبدیل فایل صوتی به متن را با دقت بالا و با افزودن خودکار علائم نگارشی ارائه می‌دهد. فارس‌آوا برای کاربران جدید یک ساعت اعتبار رایگان فراهم کرده است و پس از آن بسته‌های مختلفی برای استفاده‌های بیشتر در دسترس هستند. یکی از ویژگی‌های جذاب فارس‌آوا، امکان ساخت زیرنویس برای ویدئوها است که می‌تواند در تولید محتوای چندرسانه‌ای کاربرد داشته باشد. این ابزار با تمرکز بر زبان فارسی طراحی شده و می‌تواند گفتارهای طولانی و پیچیده را به‌خوبی به متن تبدیل کند، که این ویژگی آن را به یکی از بهترین انتخاب‌ها برای کاربران فارسی‌زبان تبدیل می‌کند.

• پشتیبانی از فرمت‌ها: فایل‌های صوتی و ویدئویی
• زبان‌های پشتیبانی‌شده: فارسی
• تعرفه خدمات: یک ساعت رایگان، بسته‌های مختلف پس از آن
• امکانات: افزودن خودکار علائم نگارشی، ساخت زیرنویس، تشخیص دقیق گفتار

3. تایپو (Typeo)

تایپو یک ابزار رایگان برای تبدیل فایل‌ صوتی به متن است که استفاده آسان و سریعی دارد. این ابزار روزانه امکان تایپ 200 کلمه رایگان را به کاربران ارائه می‌دهد و از فرمت‌های مختلف صوتی پشتیبانی می‌کند. تایپو برای زبان‌های مختلف از جمله فارسی، انگلیسی، فرانسوی و اسپانیایی طراحی شده است. از امکانات مهم این ابزار می‌توان به ویرایش مستقیم متن پس از تبدیل و امکان ذخیره متن به‌عنوان فایل ورد اشاره کرد. این ویژگی‌ها تایپو را برای افرادی که نیاز به استخراج و ویرایش سریع متون از فایل‌های صوتی دارند، به گزینه‌ای جذاب تبدیل می‌کند. رابط کاربری ساده و دسترسی آسان، تایپو را به یکی از بهترین انتخاب‌ها برای کاربران تازه‌کار تبدیل کرده است.

• پشتیبانی از فرمت‌ها: فرمت‌های مختلف صوتی
• زبان‌های پشتیبانی‌شده: فارسی، انگلیسی، فرانسوی، اسپانیایی
• تعرفه خدمات: 200 کلمه رایگان روزانه
• امکانات: ویرایش مستقیم متن، ذخیره به‌عنوان فایل ورد، رابط کاربری ساده

4. نوتا (Notta)

Notta یکی از ابزارهای پیشرفته برای تبدیل فایل صوتی به متن است که به خاطر امکانات متنوع و پشتیبانی از زبان‌های مختلف شناخته شده است. این ابزار از بیش از 58 زبان پشتیبانی می‌کند و امکان تبدیل صوت به متن را برای فایل‌هایی با فرمت MP3، WAV، M4A، و MP4 فراهم می‌سازد. نسخه رایگان آن امکان تبدیل تا 5 دقیقه صوت را فراهم می‌کند، اما نسخه‌های پولی نیز برای کاربران حرفه‌ای‌تر در دسترس هستند. نوتا دارای ویژگی‌های پیشرفته‌ای همچون خلاصه‌سازی متون با استفاده از هوش مصنوعی، حذف نویز پس‌زمینه، و افزودن علائم نگارشی به‌طور خودکار است که به کاربران امکان می‌دهد تا متنی دقیق و خوانا دریافت کنند. این ابزار همچنین از API پشتیبانی می‌کند که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا به‌راحتی از آن در پروژه‌های خود استفاده کنند.

• پشتیبانی از فرمت‌ها: MP3، WAV، M4A، MP4
• زبان‌های پشتیبانی‌شده: بیش از 58 زبان
• تعرفه خدمات: 5 دقیقه رایگان، نسخه‌های پولی برای بیشتر
• امکانات: خلاصه‌سازی متون، حذف نویز پس‌زمینه، افزودن علائم نگارشی خودکار، پشتیبانی از API

5. ای‌او تایپ (iotype)

ای‌او تایپ یک ابزار با دقت بالا برای تبدیل فایل‌های صوتی و ویس به متن است که از فرمت‌های مختلف صوتی پشتیبانی می‌کند. این ابزار به دلیل دقت بالای خود در تبدیل صوت به متن و بازبینی متون توسط اپراتور، یکی از گزینه‌های مناسب برای متون تخصصی و فنی محسوب می‌شود. ای‌او تایپ علاوه بر پشتیبانی از فرمت‌های رایج صوتی مانند MP3، WAV، M4A، OGG، MP4، و MKV، از زبان‌های فارسی، انگلیسی، و عربی نیز پشتیبانی می‌کند. یکی از ویژگی‌های مفید این ابزار، امکان شخصی‌سازی واژگان و علائم است که دقت تبدیل را بیشتر می‌کند. همچنین پشتیبانی از API به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا این ابزار را به راحتی در پروژه‌های خود ادغام کنند و از امکانات آن بهره‌مند شوند.

• پشتیبانی از فرمت‌ها: MP3، WAV، M4A، OGG، MP4، MKV
• زبان‌های پشتیبانی‌شده: فارسی، انگلیسی، عربی
• تعرفه خدمات: بسته‌های ماهانه و سالانه، پرداخت دقیقه‌ای
• امکانات: بازبینی متن توسط اپراتور، پشتیبانی از API، شخصی‌سازی واژگان و علائم

روش‌های رایگان تبدیل فایل صوتی به متن

اگر به دنبال راه‌های رایگان‌تر و نامحدود برای تبدیل فایل صوتی به متن هستید، می‌توانید از ابزارهای متن‌باز پایتون مانند Vosk و Whisper استفاده کنید. این ابزارها به‌صورت رایگان در دسترس هستند و به راحتی روی سیستم شما نصب می‌شوند.

• Vosk: یک کتابخانه تشخیص گفتار آفلاین است که از زبان‌های مختلف پشتیبانی می‌کند و به راحتی می‌توانید آن را با pip install vosk نصب کنید. Vosk از منابع سیستمی کمی استفاده می‌کند و می‌تواند به‌صورت آفلاین و با دقت بالا صوت را به متن تبدیل کند.
• Whisper: توسط OpenAI توسعه داده شده و با استفاده از pip install openai-whisper قابل نصب است. این ابزار از مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص گفتار با دقت بالا استفاده می‌کند و از زبان‌های مختلف پشتیبانی می‌کند. Whisper به دلیل استفاده از مدل‌های بزرگ، دقت بسیار خوبی در تبدیل گفتار به متن دارد و می‌تواند برای کاربردهای متنوعی مورد استفاده قرار گیرد.

آموزش عملی استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای تبدیل فایل صوتی به متن

در این بخش به شما نشان می‌دهیم چگونه از دو کتابخانه Vosk و Whisper به صورت عملی برای تبدیل صوت به متن استفاده کنید. هر دو کتابخانه به راحتی قابل نصب و استفاده هستند و نیازی به تخصص زیاد در برنامه‌نویسی ندارند.

1. آموزش استفاده از Vosk

Vosk یک کتابخانه آفلاین برای تشخیص گفتار است که از زبان‌های مختلف پشتیبانی می‌کند. برای استفاده از این کتابخانه مراحل زیر را دنبال کنید:

گام 1: نصب Vosk

ابتدا باید کتابخانه Vosk را نصب کنید. برای این کار، از دستور زیر استفاده کنید:

pip install vosk

همچنین نیاز دارید ffmpeg را نصب کنید تا بتوانید فایل‌های صوتی را به درستی پردازش کنید:

• در ویندوز می‌توانید ffmpeg را از وبسایت رسمی دانلود و نصب کنید.
• در لینوکس:

  sudo apt install ffmpeg
  

گام 2: دانلود مدل زبان

Vosk برای کارکرد نیاز به مدل‌های زبان دارد. مدل‌ها را می‌توانید از صفحه مدل‌های Vosk دانلود کنید. فایل مدل را در پوشه‌ای از سیستم خود قرار دهید.

گام 3: نوشتن کد برای تبدیل صوت به متن

در این گام، یک اسکریپت پایتون می‌نویسیم که فایل صوتی را به متن تبدیل کند:

from vosk import Model, KaldiRecognizer
import wave
import json

# بارگذاری مدل زبان
model = Model("مسیر_فایل_مدل")

# باز کردن فایل صوتی
wf = wave.open("مسیر_فایل_صوتی.wav", "rb")

# بررسی فرمت فایل صوتی
if wf.getnchannels() != 1 or wf.getsampwidth() != 2 or wf.getframerate() not in [8000, 16000]:
    print("فایل صوتی باید تک‌کاناله و با نرخ نمونه‌برداری 8000 یا 16000 هرتز باشد")
    exit(1)

rec = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate())
while True:
    data = wf.readframes(4000)
    if len(data) == 0:
        break
    if rec.AcceptWaveform(data):
        result = json.loads(rec.Result())
        print(result.get('text'))

# متن نهایی
final_result = json.loads(rec.FinalResult())
print(final_result.get('text'))

2. آموزش استفاده از Whisper

Whisper یک ابزار هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط OpenAI توسعه داده شده و برای تشخیص گفتار با دقت بالا طراحی شده است.

گام 1: نصب Whisper

ابتدا باید کتابخانه Whisper را نصب کنید:

pip install openai-whisper

همچنین به ffmpeg نیاز خواهید داشت، بنابراین مانند مرحله Vosk، آن را نصب کنید.

گام 2: نوشتن کد برای تبدیل صوت به متن

پس از نصب، می‌توانید از کد زیر برای تبدیل فایل صوتی به متن استفاده کنید:

import whisper

# بارگذاری مدل
model = whisper.load_model("base")

# تبدیل فایل صوتی به متن
result = model.transcribe("مسیر_فایل_صوتی.mp3")
print(result["text"])

نکات مهم:

• انتخاب مدل: Whisper دارای مدل‌های مختلفی است که از نظر اندازه و دقت متفاوت هستند، مانند tiny, base, small, medium, و large. هر چه مدل بزرگ‌تر باشد، دقت بالاتری دارد اما نیاز به منابع محاسباتی بیشتری دارد.
• استفاده از GPU: اگر سیستم شما دارای کارت گرافیک است، می‌توانید برای تسریع فرآیند از GPU استفاده کنید. برای این کار، کافی است پارامتر device را به “cuda” تنظیم کنید:

  model = whisper.load_model("base", device="cuda")
  

با دنبال کردن این مراحل، می‌توانید به راحتی از ابزارهای متن‌باز پایتون برای تبدیل فایل صوتی به متن استفاده کنید و نیازهای خود را به‌صورت رایگان و کارآمد برآورده کنید.

ویراستاری متن با هوش مصنوعی پس از تبدیل فایل صوتی به متن

برای ویراستاری متن تبدیل شده با هوش مصنوعی، می‌توانید از ابزارهای مختلف استفاده کنید که قابلیت اصلاح متن، تشخیص اشتباهات گرامری و سبک نوشتاری، و حتی بازنویسی آن را دارند:

مراحل ویراستاری با هوش مصنوعی:

1. استفاده از ابزارهای آنلاین:
   • Grammarly: این ابزار به شما کمک می‌کند تا اشتباهات گرامری، املایی، و سبک نوشتاری را اصلاح کنید.
   • Quillbot: برای بازنویسی متن و بهبود وضوح و انسجام آن بسیار مفید است.
2. استفاده از مدل‌های زبان هوش مصنوعی:
   • مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-3 یا ChatGPT (مثل همین مدل که در حال صحبت با آن هستید) می‌توانند به شما در ویرایش متن کمک کنند. کافیست متن را به هوش مصنوعی وارد کنید و درخواست ویرایش بدهید.
3. پیش‌پردازش با مدل‌های پایتون:
   • اگر دسترسی به پایتون دارید، می‌توانید از کتابخانه‌هایی مانند TextBlob یا LanguageTool استفاده کنید که قابلیت تشخیص و اصلاح خطاهای متنی را دارند.

مثال استفاده از پایتون:

برای مثال با استفاده از LanguageTool:

import language_tool_python

tool = language_tool_python.LanguageTool('fa')  # پشتیبانی از زبان فارسی
text = "این یک متنی است که احتمالا دارای خطاهایی گرامری باشد."
matches = tool.check(text)

for match in matches:
    print(match)

این کد به شما خطاهای موجود در متن را نشان می‌دهد و پیشنهادهای بهبود ارائه می‌دهد.

نکات مهم:

• سازگاری با زبان: ابزارهایی که استفاده می‌کنید باید از زبانی که متن در آن نوشته شده پشتیبانی کنند، به‌خصوص اگر زبان فارسی باشد.
• تنظیمات هوش مصنوعی: مدل‌های هوش مصنوعی قابلیت تنظیم دارند و می‌توانند بر اساس نوع محتوا (رسمی یا غیررسمی) تنظیم شوند تا اصلاحات دقیق‌تر انجام دهند.

این روش‌ها به شما کمک می‌کنند که پس از تبدیل صوت به متن، آن را به صورتی دقیق و روان ویرایش کنید و بهبود ببخشید.

کاربرد های تبدیل فایل صوتی به متن در زندگی روزمره

تبدیل فایل صوتی به متن در زندگی روزمره کاربردهای زیادی دارد که به بهبود بهره‌وری و دسترسی آسان‌تر به اطلاعات کمک می‌کند:

1. یادداشت‌برداری جلسات و کلاس‌ها

افراد می‌توانند از این فناوری برای یادداشت‌برداری دقیق و سریع از جلسات کاری، کلاس‌های درسی، و کنفرانس‌ها استفاده کنند، بدون اینکه به‌صورت دستی یادداشت‌برداری کنند.

2. تولید محتوا برای بلاگ‌ها و مقالات

پادکست‌ها یا ویدئوها می‌توانند به‌صورت خودکار به متن تبدیل شده و برای تولید محتوای متنی، مقاله، یا وبلاگ استفاده شوند. این امر به تولیدکنندگان محتوا کمک می‌کند تا با سرعت بیشتری به مخاطبان خود دسترسی داشته باشند.

3. ایجاد زیرنویس برای ویدئوها

این فناوری برای تولید زیرنویس خودکار برای ویدئوها استفاده می‌شود، که به افزایش دسترسی و فهم بهتر محتوای ویدئویی کمک می‌کند، به خصوص برای افراد دارای مشکلات شنوایی یا مخاطبانی که زبان اصلی ویدئو را نمی‌دانند.

4. افزایش دسترسی برای افراد با ناتوانی‌های شنوایی

افراد دارای ناتوانی شنوایی می‌توانند با استفاده از متن به‌جای صوت، به محتوای آموزشی، سرگرمی، و اطلاعات دسترسی پیدا کنند. تبدیل صوت به متن، محتوا را برای این افراد به شکل قابل دسترسی‌تری فراهم می‌کند.

5. تحلیل داده‌های صوتی

در حوزه تحلیل داده، تبدیل صوت به متن می‌تواند به جمع‌آوری و تحلیل داده‌های گفتاری کمک کند. کسب‌وکارها می‌توانند از این فناوری برای تحلیل گفت‌وگوهای مشتریان، تماس‌های خدماتی، و شناسایی کلمات کلیدی استفاده کنند.

6. یادداشت‌برداری سریع با استفاده از ویس

برای افرادی که ایده‌هایی ناگهانی به ذهنشان می‌رسد، می‌توانند با استفاده از گوشی خود ویس ضبط کنند و سپس آن را به متن تبدیل کنند. این روش به ذخیره سریع ایده‌ها و اطلاعات کمک می‌کند.

7. جستجو و مرور ساده‌تر محتوای صوتی

با تبدیل فایل‌های صوتی به متن، کاربران می‌توانند به‌راحتی در میان محتوای متن جستجو کنند. این ویژگی به خصوص برای محتوای طولانی مثل پادکست‌ها و سخنرانی‌ها بسیار مفید است.

8. برگزاری وبینارها و تهیه گزارش‌های کتبی

در جلسات وبینار یا جلسات آنلاین، تبدیل صوت به متن به تهیه گزارش‌های کتبی و ارائه خلاصه‌هایی دقیق کمک می‌کند که می‌توان آن‌ها را با شرکت‌کنندگان یا سایر همکاران به اشتراک گذاشت.

این کاربردها باعث می‌شود که فناوری تبدیل صوت به متن یک ابزار قدرتمند و همه‌کاره برای افزایش بهره‌وری، دسترسی‌پذیری، و سهولت در استفاده از اطلاعات صوتی باشد.

مکانیزم تبدیل فایل صوتی به متن

مکانیزم تبدیل فایل صوتی به متن از طریق چند مرحله کلیدی و با استفاده از فناوری‌های پیشرفته یادگیری ماشینی انجام می‌شود. این مراحل عبارتند از:

1. پیش‌پردازش صوت

فایل صوتی به صورت دیجیتال تحلیل می‌شود. این کار شامل تفکیک صدا به بخش‌های کوچکتر (فریم‌ها) و اعمال پردازش‌هایی مثل حذف نویز، نرمال‌سازی و استخراج ویژگی‌ها است. ویژگی‌هایی مانند فرکانس‌ها و انرژی در این مرحله استخراج می‌شوند.

2. استخراج ویژگی‌ها

برای تشخیص گفتار، ویژگی‌های مهم از صدا استخراج می‌شوند. معمولاً از ویژگی‌هایی مانند MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) استفاده می‌شود که خصوصیات اصلی صدای انسانی را بازنمایی می‌کنند.

3. تبدیل سیگنال صوتی به احتمالات

این مرحله از مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند تا سیگنال صوتی را به توالی از احتمالات مربوط به هر کلمه تبدیل کند. فناوری‌های مانند RNN (Recurrent Neural Networks) یا LSTM (Long Short-Term Memory) اغلب برای مدل‌سازی این توالی‌ها استفاده می‌شوند.

4. تشخیص کلمات

در این مرحله از یک مدل زبان استفاده می‌شود که با توجه به احتمالاتی که از مرحله قبل به دست آمده، کلمات و جملات را پیش‌بینی می‌کند. مدل‌های زبان با تحلیل محتوا و بهره‌گیری از داده‌های آموزشی زیاد می‌توانند جملات طبیعی‌تری تولید کنند.

5. پس‌پردازش و اصلاح متن

در نهایت، متن تولید شده مورد ویرایش و پس‌پردازش قرار می‌گیرد. این ویرایش‌ها شامل افزودن علائم نگارشی و اصلاح خطاهای احتمالی است.

فناوری‌های مورد نیاز

• شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks): مانند CNN، RNN و LSTM برای تحلیل و مدل‌سازی صدا.
• MFCC: برای استخراج ویژگی‌های صوتی.
• مدل‌های زبان (Language Models): مانند مدل‌های مبتنی بر Transformer برای درک ساختار جملات.
• GPU: برای پردازش سریع‌تر مدل‌ها، به ویژه زمانی که از مدل‌های بزرگ مانند Whisper استفاده می‌شود.

ابزارهای پرکاربرد

• Vosk و Whisper: هر دو ابزار متن‌باز هستند که از شبکه‌های عصبی و فناوری‌های پیشرفته برای تبدیل صوت به متن استفاده می‌کنند.
• TensorFlow و PyTorch: برای ساخت و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق که در تحلیل صدا مورد استفاده قرار می‌گیرند.

این فناوری‌ها به‌طور ترکیبی استفاده می‌شوند تا صدا را به طور دقیق به متن تبدیل کنند، حتی در شرایطی که کیفیت صدا پایین باشد یا نویز وجود داشته باشد.