Amazon Transcribe: Configuração, recursos e casos de uso

Imagina que você tem um monte de chamadas de atendimento ao cliente, reuniões ou entrevistas que precisam ser transcritas. Digitar tudo isso manualmente levaria uma eternidade. A Amazon tem uma solução com o Amazon Transcribe, que, como você vai ver neste artigo, é um serviço de reconhecimento de voz com inteligência artificial bem legal que transforma palavras faladas em texto.

Também vou falar sobre como funciona, como o Amazon Transcribe é alimentado por um modelo básico de fala com vários bilhões de parâmetros / um sistema de IA super avançado treinado com um monte de dados de áudio. Graças a essa escala, o Transcribe consegue entender uma grande variedade de padrões de fala, sotaques regionais, terminologia complexa e dialetos.

A experiência de usar o Amazon Transcribe

Deixa eu explicar melhor como funciona. O Amazon Transcribe, como eu disse, usa modelos avançados de aprendizado profundo pra processar dados de áudio e gerar transcrições precisas com registro de data e hora. O funcionamento pode ser entendido através dos seus componentes principais.

Pra começar, você pode mandar os dois tipos de arquivos, em lote ou streaming de áudio, pra transcrição em tempo real. Então, tem flexibilidade em termos de casos de uso que ele pode lidar.

Componentes principais do Amazon Transcribe. Fonte da imagem: IA para guardanapos

Você pode escolher modelos específicos para cada domínio, já que o Amazon Transcribe é legal e se adapta a ambientes como estúdios silenciosos ou centrais de atendimento agitadas.

O Amazon Transcribe consegue detectar automaticamente quais idiomas estão sendo falados nos seus arquivos de áudio ou transmissões ao vivo. Não precisa escolher um idioma manualmente antes. Ele reconhece o idioma principal que tá sendo usado e consegue até perceber quando as pessoas trocam de idioma, transcrevendo tudo direitinho.

Isto é ideal para:

• Chamadas de clientes em que as pessoas podem falar idiomas diferentes
• Bibliotecas de mídia com conteúdo em vários idiomas
• Verificar se seus vídeos/podcasts estão com a língua certa.

Principais recursos do Amazon Transcribe

Tem vários recursos que fazem do Amazon Transcribe uma ferramenta super útil, e alguns deles estão aqui embaixo. 

Amazon Transcribe Features. Fonte da imagem: IA para guardanapos

Cada pessoa tem suas próprias necessidades de transcrição. Para dar conta disso, o Transcribe consegue lidar com arquivos de áudio em lote e também em tempo real para transmissão ao vivo. Além disso, os usuários podem criar vocabulários e modelos de linguagem específicos para melhorar a precisão. Isso pode ser útil quando você estiver trabalhando com siglas, jargões específicos do setor ou terminologia incomum.

A identificação do locutor é um recurso extra que ajuda a diferenciar claramente vários locutores nas conversas. Acho que isso seria uma grande ajuda durante reuniões ou entrevistas. Mais exatamente, isso é conhecido como diarização de falantes.

A Transcribe também oferece filtragem e redação automática de conteúdo para empresas que lidam com dados confidenciais. Isso quer dizer que os dados pessoais, tipo nomes, endereços e números de cartão de crédito, são ocultados pra garantir a conformidade. O serviço pode até mesmo identificar e sinalizar conteúdo ofensivo, como ameaças e discurso de ódio. 

Por último, mas não menos importante, o Transcribe pode se conectar com vários outros serviços da AWS. Isso é o que você esperaria, porque a AWS é conhecida por esse tipo de coisa. Compatibilidade com serviços como Amazon S3 para armazenamento, Amazon Comprehend para análise de sentimentos e AWS Lambda para automação.

Casos de uso do Amazon Transcribe

O Amazon Transcribe foi feito pra ser versátil, então dá pra usar em várias situações. Vou falar sobre alguns dos principais, mas não dá pra falar de tudo.

Casos de uso do Amazon Transcribe. Fonte da imagem: IA para guardanapos

Análise de chamadas e assistência ao agente

Com o Amazon Transcribe Call Analytics, você pode extrair insights úteis e acionáveis das conversas com os clientes. Essa análise pode ser usada pra monitorar o desempenho dos agentes, criar programas de treinamento personalizados, otimizar a força de trabalho e melhorar a satisfação do cliente. 

Legendas e legendas ocultas

Você pode criar legendas automaticamente para o seu conteúdo, o que vai ajudar a tornar tudo mais acessível e interessante para o seu público.  A personalização do idioma e a filtragem de conteúdo podem ajudar ainda mais a proteger a privacidade dos clientes ou a usar uma linguagem adequada para o público, o que vai ajudar a aumentar a eficácia do seu caso de uso.

Documentação clínica e de saúde

Com o Amazon Transcribe Medical, os profissionais de saúde que trabalham com e es podem transcrever facilmente as conversas dos pacientes. Isso ajuda a manter os registros e a conformidade. A IA é até conhecida por lidar com terminologia médica complexa, o que também é uma grande vantagem.

Documentação legal

A análise jurídica é um ótimo exemplo de uso do Amazon Transcribe. Com a transmissão ao vivo dos processos judiciais se tornando um novo normal, é bem possível que os escritórios de advocacia criem registros precisos desses processos legais - transcrevendo depoimentos, decisões e argumentos.

Acho que isso reduziria os erros nas anotações (muito importante na área jurídica), aceleraria a análise dos casos e talvez até ajudasse a identificar padrões importantes nas tendências dos litígios usando pesquisa e análise com inteligência artificial. Dito isso, preciso deixar claro que o Transcribe não é certificado para registros legais oficiais em todas as jurisdições.

Comparando o Amazon Transcribe com outras opções

O Amazon Transcribe tem um monte de recursos, mas dependendo do que você precisa e do seu orçamento, é sempre bom dar uma olhada em algumas alternativas também:

• Whisper (OpenAI) no EC2: Um modelo ASR auto-hospedado que costuma ser mais econômico, principalmente quando tem um monte de trabalho de transcrição. Dito isso, também significa ter que lidar com o trabalho extra de cuidar da sua própria infraestrutura.
• Deepgram: Uma opção baseada em nuvem que oferece transcrição em tempo real e preços competitivos, tornando-a atraente para quem procura uma solução totalmente gerenciada.
• Azure Speech-to-Text & Google Speech-to-Text: Esses grandes players oferecem serviços parecidos, cada um com seus próprios modelos de preços e opções de integração. 

Alguns usuários conseguiram reduzir as despesas executando o Whisper localmente ou hospedando modelos ASR por conta própria no AWS EC2. Mas, cuidar da infraestrutura tem seus desafios, e isso é algo pra gente pensar.

Começando com o Amazon Transcribe

O fluxo de trabalho simples para começar a usar este serviço está descrito abaixo. 

Começando com o Amazon Transcribe. Fonte da imagem: IA para guardanapos

Passo 1: Cadastre-se na AWS

Primeiro, vamos lá: Crie sua conta AWS. A boa notícia é que você vai ter 60 minutos de transcrição grátis todo mês durante o primeiro ano.

Passo 2: Carregar áudio para o S3

Depois, manda os teus arquivos de áudio para um bucket do Amazon S3. Pense no S3 como seu espaço pessoal na nuvem pra guardar todos os seus arquivos.

Passo 3: Comece um trabalho de transcrição

Vá até Amazon Transcribe no Console da AWS.  Escolha entre processamento em lote ou transcrição em tempo real. Não esquece de escolher o idioma, ligar a identificação de falantes se precisar e adicionar vocabulário personalizado para melhorar a precisão.

Passo 4: Pega o teu histórico escolar

Quando o trabalho estiver pronto, você pode pegar a transcrição nos formatos TXT, JSON ou SRT. O que for melhor pro seu projeto.

Passo 5: Integre com outros serviços da AWS

Você pode ir além conectando-se ao Amazon Comprehend para análise de sentimentos ou ao Amazon Translate se quiser criar transcrições em outro idioma.

Preços do Amazon Transcribe

O Amazon Transcribe funciona com um modelo de pagamento conforme o uso, com cobranças baseadas na duração total do áudio transcrito.

• Plano grátis: Os novos clientes da AWS podem transcrever até 60 minutos por mês de graça nos primeiros doze meses.
• Preço padrão: Depois do plano grátis, os custos são calculados com base na duração do áudio, e as tarifas variam de acordo com a sua região e o quanto você usa. A API Amazon Transcribe para transcrições em streaming e em lote é cobrada mensalmente com base nos preços por nível, que você pode conferir aqui. 
• Dicas para otimizar custos: Você pode compactar arquivos de áudio pra reduzir o tamanho da transcrição e encurtar o tempo de transcrição. O custo seria menor se você diminuísse a duração total do áudio, que vai ser o principal fator de cobrança. Além disso, pense em usar modelos de linguagem personalizados pra melhorar a precisão e minimizar a necessidade de correções manuais.

Prós e contras do Amazon Transcribe

É sempre uma boa ideia analisar com base nas suas necessidades, orçamento etecnologia atual. 

Conclusão

Se você está pensando em usar o Amazon Transcribe, é importante avaliar cuidadosamente suas necessidades específicas. Se controlar os custos ou a infraestrutura é uma prioridade, pode valer a pena dar uma olhada em alternativas como modelos ASR auto-hospedados. Usar o AWS Free Tier e aplicar estratégias de redução de custos pode te ajudar a aproveitar ao máximo.

Se você não conhece os produtos e serviços da Amazon e o ecossistema como um todo, a gente te ajuda:

1. Conceitos da AWS: Conheça o mundo da Amazon Web Services (AWS) e entenda por que ela está na vanguarda da computação em nuvem.
2. Tecnologia e serviços em nuvem da AWS: Domine a tecnologia de nuvem AWS com aprendizado prático e aplicações reais no ecossistema AWS.
3. Certificação AWS Cloud Practitioner (CLF-C02): Mostre que você sabe o básico sobre os serviços em nuvem da AWS e computação em nuvem.