Labvanced中的文本转录
文本转录涉及将口头语言转换为书面文本。通过转录文本，口头内容变得可搜索、可读和可分析。转录的主要目标是使口头响应的内容可供审阅、分析和文档记录。
转录技术
支持集成 - Whisper
转录通过一个有用的Whisper集成在Labvanced中自动发生。Whisper是一个用于自动语音识别（ASR）的预训练模型，已在680K小时的标记数据上进行了训练。
客户端隐私
由于这种集成，所有处理和转录仅在参与者的设备上进行。客户端处理确保没有个人数据，例如语音数据，传输到第三方服务器。
Labvanced中文本转录的使用案例
1. 口头响应转录
此使用案例将转录作为数据收集的核心方法。当实验要求参与者提供口头答案时，音频录制对象捕获他们的口头响应。通过整合相关事件进行转录，口头的单词随后自动转换为书面文本。然后，生成的文本可以与实验中的其他定量数据一起保存，准备进行详细的会后分析。
在此演示中，参与者被要求对一系列问题进行口头回应，同时可以选择在提交之前预览他们的响应。一旦提交，答案便会在屏幕上转录，以预览文本转录功能。
2. 用语音控制实验
转录还可以通过允许参与者用他们的声音控制实验来创建一个更互动和可访问的实验环境。在这个设置中，可以指定特定的口头单词或短语作为命令。当参与者说话时，音频实时转录为文本。Labvanced随后将此文本识别为命令，以触发特定操作。例如，在一个参与者必须对刺激进行分类的任务中，他们可以简单地说“真”或“假”，或“左”和“右”，而不必按下一个键。
通过大声说出呈现的图像应该放在哪里来进行分类：左侧或右侧。在说话时按空格键以录制您的答案。释放空格键停止录制并提交您的答案。
3. 实时分析和动态任务分配
此使用案例将前面应用的想法进一步发展，通过使用转录作为实时自适应实验设计的基础。参与者的口头响应被转录并立即进入一个AI模型，例如ChatGPT，以进行即时分析。这种分析可以执行复杂的任务，例如确定响应的情感倾向，计算某些单词类型的频率，或将参与者的陈述分类为几个预定义的心理类别之一。基于AI分析的输出，实验可以动态分配下一个任务，根据个人推断的状态量身定制体验。例如，如果AI在响应中检测到较高的焦虑水平，系统可以下一步呈现一个平静的任务，从而创建一个高度个性化和响应灵敏的研究协议。
Labvanced实验中的语音转文本和口头响应转录
Labvanced中的文本转录将口头响应转换为结构化、可分析的数据，使研究人员能够将口头信息无缝整合到心理学和行为实验中。通过将强大的语音识别系统与完全的客户端处理结合，Labvanced确保高转录准确性和强数据隐私。
无论是用于捕获口头响应，启用语音控制的任务互动，还是通过AI驱动的分析推动实时自适应实验设计，转录都扩展了研究人员可用的方法工具。这种灵活性能够实现更丰富的数据收集，更自然的参与者互动，以及越来越个性化的研究协议——而不会影响可用性或隐私。