Labvanced 中的文本转录

概述

文本转录涉及将口语转换为书面文本。通过转录文本，口头内容可被搜索、阅读和分析。转录的主要目标是使口头响应的内容便于回顾、分析和记录。

Labvanced 中的文本转录示例

1. 口头响应转录

此用例将转录作为数据收集的一种核心方法。当实验要求参与者提供口头答案时，音频录音对象会捕捉他们的口头响应。通过整合相关的转录事件，口语随后自动转换为书面文本。这些结果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。

有用的演示： https://www.labvanced.com/page/library/75503
在此演示中，参与者被要求口头回应一系列问题，同时可以选择在提交前预览他们的回答。提交后，答案会在屏幕上转录，以预览文本转录功能。

2. 用声音控制实验

转录还可以用于通过允许参与者 用声音控制实验 来创建更具互动性和可访问性的实验环境。在此设置中，可以指定特定的口语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 随后将这段文本识别为触发特定动作的命令。例如，在一个任务中，参与者必须对刺激进行分类，他们可以简单地说“正确”或“错误”，或“左”和“右”，而不是按下一个键。

3. 实时分析和动态任务分配

此用例将前面应用中的理念更进一步，利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输入到 AI 模型，如 ChatGPT，以便进行即时分析。这种分析可以执行复杂的任务，例如确定响应的情感倾向，计算某些词类的频率，或将参与者的陈述归类为几个预定义的心理学类别之一。根据此 AI 分析的输出，实验可以 动态分配下一个任务，使体验更贴合个体的推测状态。例如，如果 AI 检测到响应中存在高水平的焦虑，系统可以接下来呈现一个使人放松的任务，从而创建一个高度个性化和响应式的研究协议。

转录技术

支持集成 - Whisper

通过有用的 Whisper 集成，转录在 Labvanced 中自动进行。Whisper 是一个用于自动语音识别 (ASR) 的预训练模型，已在 680K 小时的标注数据上进行了训练。

客户端隐私

由于此集成，所有处理和转录都仅在参与者的设备上进行。客户端处理确保没有个人数据，如语音数据，会传输到第三方服务器。