Scribe v2 acaba de recibir una actualización

Presentamos la redacción de entidades integrada, mejoras en la transcripción con alternancia entre lenguas índicas e inglés, un nuevo modo No Verbatim y la ampliación de keyterm prompting hasta 1000 términos.

Estas mejoras ofrecen a desarrolladores más control sobre la privacidad, la precisión multilingüe, la calidad de las transcripciones y la precisión específica de cada sector.

Nueva redacción de entidades en Scribe v2

Scribe v2 ahora puede detectar y redactar automáticamente entidades sensibles en las transcripciones, como nombres, números de tarjetas de crédito, números de la Seguridad Social y otra información personal identificable.

La redacción se realiza durante la transcripción. Los datos sensibles se eliminan antes de llegar a tu almacenamiento o a sistemas posteriores.

• Redacción completa: sustituye las entidades por [REDACTED];
• Por categoría: las sustituye por el tipo de entidad, por ejemplo, [CREDIT_CARD];
• Enumerada: las sustituye por una etiqueta categorizada y numerada, por ejemplo, [CREDIT_CARD_1].

Esto ayuda a los equipos a compartir transcripciones más fácilmente y respalda los flujos de trabajo de gestión de datos en áreas como la sanidad, las finanzas y la atención al cliente.

Nota: La redacción es automática y puede que no identifique ni elimine toda la información sensible. Revisa los resultados antes de confiar en ellos.

Alternancia precisa entre lenguas índicas e inglés

En toda la India, es frecuente que las personas mezclen inglés con hindi, télugu, canarés y otras lenguas índicas. Muchos sistemas de transcripción transliteran las palabras en inglés a alfabetos índicos, lo que genera transcripciones que no reflejan cómo se comunica la gente en realidad.

Scribe v2 transcribe las palabras en inglés en inglés, independientemente del idioma que las rodee. Funciona automáticamente, sin necesidad de configurar el idioma. Tanto si indicas inglés, hindi o ningún código de idioma, las palabras en inglés permanecen en alfabeto latino.

Esto se aplica a las lenguas índicas, no solo a la combinación de hindi e inglés. Si una persona alterna entre télugu e inglés o entre canarés e inglés, las partes en inglés se transcriben correctamente.

Modo No Verbatim para transcripciones limpias

Presentamos el modo No Verbatim, una configuración de transcripción que elimina automáticamente muletillas como "eh" y "em", además de frases repetidas y tartamudeos.

El resultado es una transcripción limpia y fácil de leer, sin edición manual ni posprocesamiento.

El modo No Verbatim es ideal para notas de reuniones, subtítulos y cualquier workflow cuyo objetivo sea obtener un registro escrito pulido, en lugar de una captura literal de cada sonido.

Keyterm prompting se amplía a 1000 términos

Keyterm prompting ahora admite hasta 1000 palabras y frases por transcripción, frente al límite anterior de 100.

Esto ofrece a los equipos que trabajan con amplios vocabularios técnicos, catálogos de productos o terminología específica de cada sector más margen para guiar al modelo hacia una transcripción precisa.

Keyterm prompting sigue teniendo en cuenta el contexto. El modelo usa el audio circundante para determinar si un término clave es pertinente, en vez de insertar términos sin criterio. Con 1000 términos, esto supone multiplicar por 10 la capacidad anterior.

Nota: Las solicitudes con más de 100 términos clave tienen una unidad mínima facturable de 20 segundos.

Ya disponible

Estas funciones ya están disponibles en la API y la interfaz de usuario de Scribe v2.

Lee la documentación:
https://elevenlabs.io/docs/cookbooks/speech-to-text/quickstart

Pruébalo en la app:
https://elevenlabs.io/app/speech-to-text