言語の壁を打破：多言語オーディオの文字起こしと意味検索のマスタリングによる革命化

美とファッションの専門家が贈る「言語の壁を乗り越える新たな革命：多言語オーディオの文字起こしと意味検索のマスタリング」

高度な転記技術と意味検索技術を活用して、言語を超えた情報のアクセシビリティの可能性を解放しましょう

はじめに

情報が国境を越えるつながりを持つ現代において、新たな言語を学ぶ能力や母国語に関係なく、情報を誰にでもアクセス可能にする能力は非常に重要です。コンテンツクリエーターであるか、世界的な組織のリーダーであるかにかかわらず、フォロワーや顧客が複数の言語で特定の情報を迅速かつ簡単に検索できることには数多くの利点があります。例えば、異なる言語で既に回答された質問について、同じ質問を持つ顧客をサポートすることができます。

もう一つのケースとして、頻繁に社内会議に参加しなければならない場合を考えてみましょう。参加できないこともあり、話し合われるトピックが関係ないことも多々あります。興味のあるトピックを検索して、関連する議論の開始時間と終了時間を含む要約を得ることができたら便利ではないでしょうか？会議に1時間費やす代わりに、必要な情報を10〜15分で収集することができ、生産性を大幅に向上させることができます。さらに、ポルトガル語と英語で録音された会議があるかもしれませんが、検索を英語で行いたいと思っているかもしれません。

本記事では、多言語のオーディオ転写と多言語の意味検索を実装する方法を紹介します。多言語のオーディオ転写では、WhisperとWhisperXの仕組み、制限事項、Pythonでの使用方法について説明します。

次に、多言語の意味検索モデルの訓練方法や、クエリ言語に関係なくベクトルデータベースから同じ情報を得ることができる理由を紹介します。また、PostgresとPGVectorを使用した意味検索の詳細な実装も提供します。

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最後に、上記の内容を2つのユースケースに適用した結果を示します。ポルトガル語と英語の2つのビデオを使用し、同じ質問をポルトガル語と英語でクエリして、同じ回答が得られるかどうかを確認します。

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