ما مدى دقة الترجمات في Zoom وMicrosoft Teams وInterprefy؟

يتمتع كل من Zoom و Teams بميزة جذابة تسمح للمشاركين في الاجتماع بتفعيل التعليقات المغلقة. توفر هذه الأداة للمستخدمين مساعدة بصرية قيمة لمتابعة الجلسات من خلال إنشاء نسخة نصية حية تلقائيًا لما يُقال.

يستخدم كل من Teams و Zoom خوارزميات التعرف الآلي على الكلام لتفريغ الكلام في الوقت الفعلي. هذه العملية مؤتمتة بالكامل، ولا تتطلب تقريبًا أي إعداد من مضيف الاجتماع.

ما مدى دقة ترجمات Zoom؟

زووم يقدم طريقتين لإضافة الترجمة المغلقة إلى اجتماعاتك على زووم والندوات عبر الإنترنت. في الاجتماعات، يمكن للمضيف تعيين الترجمة اليدوية لضيف الاجتماع باستخدام مزود ترجمة مغلقة من طرف ثالث مدمج. كما أن زووم يمتلك قدرة ترجمة تلقائية يمكن تشغيلها وإيقافها دون أي عمل إضافي من المضيف.

التعليق المغلق التلقائي لZoom' يقدر أنه سيقدم حوالي دقة 80%.

ما مدى دقة ترجمات Teams؟

يمكن للمستخدمين تمكين الترجمة النصية الحية أثناء Microsoft Teams الاجتماعات، التي تُعرض فورًا أسفل بث الفيديو. تشير الأبحاث إلى أن هذه الترجمة النصية يمكن أن تحقق دقة تتراوح بين 85%-90%.

أين تفشل محركات تحويل الكلام إلى نص القياسية

يمكن لكلا المنصتين تقديم جودة ترقيم كافية، للمساعدة في فهم ما يُقال. ومع ذلك، تفشل معظم أنظمة التعرف الآلي على الكلام عندما يستخدم المتحدثون كلمات أو عبارات غير شائعة. على سبيل المثال، أسماء العلامات التجارية المميزة أو الأسماء الأقل شهرة مع تهجئات بديلة.

محركات تحويل الكلام إلى نص المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتنبأ بطبيعتها. إذا لم يكن المصطلح موجودًا في القاموس القياسي ولم يُستخدم بشكل متكرر أو على الإطلاق في المحادثات غير الرسمية، فإن المحركات لن تتوقعه في جلساتك.

مقال موصى به

هل كنت تعلم أن 80٪ من مشتركين نتفليكس يستخدمون الترجمة النصية بانتظام؟

اكتشف 5 حقائق مفاجئة عن الترجمة →

كيف يمكن لتحسين المحرك أن يزيد الجودة

أنظمة التسمية التوضيحية المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل Interprefy Captions، يمكن تخصيصها لتضمين كلمات وعبارات هامة وغير شائعة قد تتغاضى عنها المحركات العادية.

يتم ذلك من خلال تخصيص النظام لتضمين الكلمات المفتاحية المهمة لجلسة العمل الخاصة بك.

من خلال إدخال هذه المصطلحات في النظام مسبقًا، سيصبح النظام على علم بوجودها، قادرًا على اكتشافها، وسيقوم بنسخها بشكل صحيح عندما تظهر خلال الجلسة.

فيما يلي أمثلة على المصطلحات التي غالبًا ما تخطئها أنظمة تحويل الكلام إلى نص:

• أسماء الأشخاص، المتحدثين، الأشخاص الرئيسيين في المنظمة، أو المجال
• أسماء التقنيات، المنتجات، أو الخدمات
• أسماء العلامات التجارية
• الاختصارات والملخصات
• مصطلحات غير شائعة مثل التعابير التقنية، المصطلحات المتخصصة، أو المصطلحات العامية

مقارنة جودة الترجمات

لنختبر المحركات فورًا. باستخدام التسمية التوضيحية التلقائية للبيان نفسه في Teams وZoom وInterprefy، نقارن بين الطرق الثلاث جنبًا إلى جنب.

تخيل شركة تُدعى "Bravocado." تنوي Bravocado عقد اجتماع عام على مستوى الشركة لتقديم الرئيس التنفيذي الجديد، أليكس ريتشي، وإطلاق أحدث منتجاتها، FRT 420.

ما يلي هو نسخ الملاحظات الافتتاحية في MS Teams وZoom وInterprefy.

المصطلحات التالية ذات أهمية وتتعلق بالحدث لكنها عادةً لا يتم التعرف عليها من قبل محركات الذكاء الاصطناعي:

• Bravocado
• أليكس ريتشي
• FRT 420

دعونا' الآن نفحص التسميات التوضيحية التي تُعرض على كل منصة أثناء اجتماع يحتوي على نفس الجمل المنطوقة بالضبط.

مخرجات ترجمات مايكروسوفت تيمز

سيكون Microsoft Teams محطتنا الأولى. تم نطق الكلمات المتطابقة أعلاه بصوت واضح ومسموع أثناء المشاركة في اجتماع Microsoft Teams ومع تشغيل خيار الترجمة التلقائية.

هذه هي النتيجة:

كما نرى، محرك Microsoft's قدم جودة كافية للحصول على فهم لكنه فاته الثلاث كلمات المفتاحية المهمة.

مخرجات تسميات Zoom

Let's الآن نستكشف وظيفة الترجمة الفورية لZoom's. اتبعنا نفس الإجراء، الانضمام إلى اجتماع Zoom، تشغيل تسميات Zoom، ونطق الكلمات بوضوح وبصوت عالٍ.

هذه هي النتيجة:

نتائج Zoom's اختلفت قليلاً عن Teams'. علامات الترقيم وبنية الجملة غير صحيحة قليلاً، كما أن Zoom أخطأ أيضًا في تحديد بعض المصطلحات الرئيسية.

مخرجات ترجمات Interprefy مع تحسين المحرك

بينما تقوم Zoom و Teams بتوفير مخرجات خام تلقائيًا بناءً على بيانات التدريب المعتادة الخاصة بهما، تتقدم Interprefy خطوةً إضافيةً من خلال تحسين محرك التحويل من الكلام إلى نص. يتم ذلك عبر تحسين النظام بالمصطلحات الرئيسية الفريدة والمرتبطة بشكل كبير بجلسةك.

هذه كانت النتيجة:

كما نرى، تم التقاط جميع المصطلحات الثلاثة بدقة بواسطة نظام الترجمة الفورية من Interprefy's، بعد تحسين المحرك.

في الملخص

يمكن لمحركات الذكاء الاصطناعي القياسية توفير ترجمات نصية مفيدة للحصول على فكرة عامة عما يُقال. في تجربتنا، أظهرنا أنه إذا لم تكن الأنظمة مجهزة لإيلاء اهتمام خاص للمصطلحات المحددة، فقد فاتهم جميعًا الكلمات الثلاث الأساسية التي كنا نبحث عنها.

إذا كان "جيد بما فيه الكفاية" كافياً، قد تكون ترجمات Zoom وTeams خيارًا قابلاً للتطبيق لتزويد المستخدمين بأداة تساعدهم على الحصول على فهم أساسي. ومع ذلك، اعتمادًا على سياق وملاءمة الحدث الخاص بك، قد يكون اعتماد نظام من المحتمل أن يخطئ إملائيًا في العبارات الحيوية خيارًا محفوفًا بالمخاطر.

يمكن لأنظمة الترجمة المتخصصة مثل Interprefy Captions أن تساعدك على تحسين الدقة بما يتجاوز المعيار. وأفضل ما في ذلك أنها يمكن إضافتها إلى ندوات Zoom الخاصة بك، واجتماعات Teams، أو أي منصة اجتماعات أخرى أنت're تستخدمها، حتى تتمكن من رفع تجربة الترجمة إلى المستوى التالي في أي مكان.