Amazon Transcribe 是一款強大的工具；以以難以置信的高準確度執行每天都在增長的轉錄。F1 的使用案例極具挑戰性；多個參與者令人難以置信的高速和動態評論、全球詞彙和利基技術術語相結合。我們與 AWS 密切合作，建置並訓練可擴展的字幕解決方案，其準確性和效能可與人類隱藏式字幕處理人員相媲美。

我們選擇 Amazon Transcribe，在遍及 195 個國家/地區和擁有 29 種語言的多站點網站，為 NASCAR 的 VOD 內容提供字幕。有了 Amazon Transcribe，我們可以建置幾乎無須團隊介入的自動化系統，因此得以控制如何視需要自訂語音辨識。實作 Amazon Transcribe 之後，不但可以為 99% 的 VOD 內容自動新增字幕，而且費用比我們原來預估少了 97%。

 Amazon Transcribe 可讓 Bongo 的 Auto Analysis™ 快速準確地轉錄學員影片，並提供有關影片的意見回饋，以協助學員採用「實務、反思、改進」迴圈。這可讓學員提升內容理解、記憶和學習成果，並縮短講師評估時間，因為他們檢視的是更好的工作產品。教師可以專注於提供富有洞察力的意見回饋，而無需花費時間在 Auto Analysis™ 自動產生的指標上。

 

Echo360 平台能促進主動、吸引人的影片式學習，這種學習方式廣為現今的學生使用。Amazon Transcribe 讓我們驚艷不已，因為它為我們的大學合作夥伴提供每部影片的高品質記錄，實現了更強大的搜尋功能、更低成本的教育影片內容字幕和增強的筆記功能，這不但讓學習資產更有價值，也能為學生提供便利性。

我們的任務是為客戶提供公平與透明的定價與一流的服務，我們每個月都會分析數百萬分鐘的聯絡中心通話。我們運用自己的特定網域資料，使用 Amazon Transcribe 訓練自訂語音辨識模型。這些自訂模型可提供更高的轉錄準確度，讓我們能更有效率和更智慧地識別、理解和滿足我們客戶的能源需求。

使用 AWS 通話後分析解決方案，Principal 現在可以進行大規模的歷史分析，以了解可改善客戶體驗的方面、產生可行的洞察，以及排定優先處理事項。現在，我們使用 Amazon Bedrock 新增生成式 AI，以協助企業使用者以高的速度和準確性做出資料驅動的決策，同時降低成本。我們期待探索 Amazon Transcribe 通話分析中的通話後摘要功能，以便我們的客服人員能將其時間和資源用來與客戶互動，而不是用於手動的聯絡後工作。

Deliveroo 還使用採用資料技術的 ML 和人工智慧 (AI) 工具來為其聯絡中心提供更好的體驗。全通路雲端聯絡中心 Amazon Connect 與 Amazon Transcribe 整合以自動將語音轉換為文字。然後，可以使用 Contact Lens for Amazon Connect 分析該文字，以更好地了解客戶呼叫的原因以及 Deliveroo 服務體驗中的任何障礙，從而可讓公司改進實務。

在藥物警戒方面，我們希望準確檢查來自患者或醫療保健服務供應商的已錄製通話，以判斷任何已報告的與藥品相關的潛在副作用。Amazon Transcribe Medical 從已錄製的通話中產生轉錄文字，讓我們得以擷取有關藥物和任何已報告的副作用的實用見解。透過這種方式，我們可以快速偵測、收集、評估、報告和監控副作用，藉此讓全球患者受益。

臨床文件必須具備極高的準確性，才能支援工作流程和提升整體護理人員滿意度。Cerner 正透過 Amazon Transcribe Medical 中的轉錄 API 進行數位語音抄寫程式的初步開發，該程式可以自動收聽臨床醫生與患者間的互動，並在不產生任何干擾的情況下捕捉對話文字。我們的解決方案將從中以智慧方式將輸入內容的概念轉化為 Cerner EHR 系統中的編碼化元件。

Eva Life Science 專注於建置保健應用程式。長期以來，隨著啟用語音的應用程式越來越多，我們需要可靠的醫療語音轉換文字建置區塊。Amazon Transcribe Medical 以可取用 API 的形式為我們提供了先進的醫學語音識別和說話人身份識別功能。它可以輕鬆整合至我們的建置區塊中並且可擴展。

使用 Amazon Transcribe，Livongo 還從會員與 Livongo 的健康輔導網路之間的數千次線上和電話對話中獲取情報。「我們可以將這些數位化，然後使用自然語言處理來真正了解我們輔導課程中發生的事情：人們在總體層面和個人層面談論的話題。它有助於我們大規模地學習和尋找模式，然後利用這些資訊並個人化會員的其餘護理。

在 OmniMind Technologies，我們的宗旨是協助「感知」世界。在醫療保健領域，讓設施更具智慧、更直覺化是我們協助服務供應商提供高品質患者照護的使命的一部分。我們依靠 Amazon Transcribe Medical 讓我們的裝置能夠即時擷取醫療對話並識別講話者，以便我們將準確的轉錄輸入至下游分析應用程式中，以實現多種業務用途。

SoundLines 可透過將具有影響力的有用技術（例如 Amazon 的準確醫學語音-文字解決方案 Amazon Transcribe Medical）整合到我們的醫療團隊助理、醫療抄寫員和導覽員的職務，為 HealthChannels 的技能熟練勞動力提供支援。如此一來，我們所服務的臨床醫生就可以專注於患者，而不必花更多時間進行人工筆記。Amazon Transcribe Medical 可輕鬆整合到 HealthChannels 平台，將其轉錄的文字直接輸入到下游的分析程序中。在過去 15 年，已經有 3,500 個依靠我們的護理團隊優化策略的醫療合作夥伴已大幅降低了獲得有洞見的資料所需的時間和精力。

AWS 能夠協助我們專注於真正重要的事情：我們的核心使命、我們的核心產品和我們的核心競爭力。

在 Northwestern Mutual，我們希望減少財務代表在為每個客戶記錄合規案例備註上所花費的時間。我們最初建立的應用程式具有語音轉文字的功能，該功能使用電話的原生功能，但只有 12% 的財務代表使用該應用程式，因為修改轉譯的備註比自己打字更花時間。為了完美解決採用率低的問題並提供更高的準確度，我們必須想出新辦法。Amazon Transcribe 是轉譯問題最少且最準確的平台，以我們的使用案例來說，估計準確度約為 95%，其他服務的準確度則落在 70% 以下。

轉錄是預測呼叫我們的客戶需求的第一步，我們以此為基礎進行建置。由於 AWS 服務在開箱即用的情況下出色地完成任務，因此我們可以靈活地發揮創造力並以此為基礎建置項目。

我們每天都要分析 225,000 分鐘的即時談話廣播，以便建立數千個供播放和搜尋使用的簡短主題資訊片段。我們選擇使用 Amazon Transcribe，因為這是一個卓越的語音識別引擎，可協助我們轉錄即時音訊內容，以便下游內容製作工作串流使用。Transcribe 提供了一個強健的系統，能以合理的費用同時將一百個音訊串流轉換成文字。有了這種高品質輸出文字，我們可以將即時談話廣播節目快速處理為可使用片段，實現新一代收聽體驗和更高參與度。

在評估語音轉寫文字服務時，我們專注於尋找一種服務，此服務可以透過自動編輯禁用詞為我們的使用者建立安全的社群。這些禁用詞通常是俚語，標準語音轉寫文字服務無法進行辨識。使用 Amazon Transcribe 及其自訂詞彙功能，可以識別和編輯禁用的術語。展望未來，我們的團隊非常高興在 Amazon Transcribe 和 Amazon Web Services (AWS) 團隊等服務的支援下發展 Voice Pococha 社群。

Isentia 致力於協助客戶分析及監控其品牌的媒體報導。我們每天從廣播和電視內容建立超過 13,000 篇摘要。Amazon Transcribe 讓我們得以轉寫所有使用 Amazon Comprehend 監控及分析文字資料的音訊/影片內容。時間戳記和標點符號等功能有助於更輕鬆地搜尋資料並進行深入分析，以呈現關鍵洞見供客戶檢閱。

Replica 可協助構建以下未来場景：使用者可將自己的聲音當成遊戲、播客、廣告或電影中主角的聲音。AWS 是 Replica 的領先語音產生技術背後的驅動產品。從研發到生產的整個過程中，我們採用 AWS，並利用 EC2、EFS、SQS 和 CloudWatch 來提供核心運算支援，並隨著我們的擴展使用 AMI 及 Amazon Transcribe 將音訊轉換為文字文件。我們的技術組合讓遊戲開發人員能將玩家進入完全沉浸式體驗的中心位置，並建立高度個性化的故事；播客可以改進自己的內容；先鋒電影製片人可帶頭掀起一波互動式電影新潮流。透過將 AWS 來做為我們的主要 AI/ML 解決方案，我們很高興能夠站在下一代內容建立技術的最前沿。

由於每分鐘的高額費用，傳統的內容本地化方法一直是阻止 MagellanTV 進入全球市場的主要障礙。Magellan TV 與 AWS 合作夥伴 Mission Cloud 合作，打造完全自動化的管道，以藉助生成式 AI 和 AWS 服務 (例如 Amazon Transcribe 和 Amazon Translate) 翻譯、轉錄內容和對其進行配音。MagellanTV 現在可以大幅減少在全球範圍內共用其內容所需的資源。除節省時間外，成本也大幅降低。「我們在談論使用傳統方法對內容配音的費用大約為每分鐘 20 USD。而現在，我們的費用為低於 20 美元/小時。」

我們正在改變傳統的消費者搜尋方式，藉由導入影片並自動分析該影片，找到動態的消費者角色，據此採取行動。我們與 Amazon 的 AI 和機器學習技術整合 (例如 Amazon Transcribe、Amazon comprehend 和 Amazon Rekognition)，因而可以使用並分析這些影片，為每個人建立描述檔。

Amazon Comprehend 和 Amazon Transcribe 允許 VidMob 在我們的 Agile Creative Suite 中建立高品質機器學習文字分析，讓我們能以前所未有的方式協助品牌客戶了解內容效能。我們能從影片內容中轉錄文字，並使用 Comprehend 快速分析文字，向創作者社群和客戶展示實際可行的洞見，並為他們帶來市場策略優勢。

每個月，GE Appliances 都要處理數百萬分鐘的客戶來電。使用 Amazon Connect、Amazon Lex 和 Amazon Polly，我們可以自動執行簡單的任務，例如查詢產品資訊、記下客戶詳細資訊及代替客服人員回答常見的問題。這讓我們又多了時間，對客戶來說是最為珍貴的商品。新增的 Amazon Transcribe 可建立通話轉錄，並用於自動分析以持續改善程序。

AWS 提供世界級的轉錄 (Amazon Transcribe) 和翻譯 (Amazon Translate) 工具作為我們大型語言模型的基礎，幫助世界各地的使用者與他們的朋友、家人和周圍人群更好地保持聯繫。結合 Amazon Cognito 和 AWS Lambda 函數，我們可以採用安全、可擴展、可靠且經濟高效的方式向使用者提供這些服務。

藉助 SuccessKPI，我們能夠在數小時內將 AWS Contact Center Intelligence 新增至我們的 Genesys Cloud 環境中，並提供市民體驗的 360 度全方位檢視。此計劃讓我們能夠為政府機構提供更高的容量、自動化的品質檢閱，以及機構合規性和效能改善。

我們利用 AI、機器學習 (ML) 和雲端運算的進展作為優勢，重新發想質性市場研究，開發出可擴展的解決方案，能夠為訪談對象的錄音將語音轉換為文字，和執行自然語言處理 (NLP)。使用 Amazon Transcribe、Amazon Comprehend Medical 和自訂 NLP 進行文字摘要和圖形視覺化之下，我們創造出可擴展的自動解決方案，以利更快、更好，也更高效地形成洞察。

採用 AI 技術的 Carbyne Live Audio Translation 旨在直接協助改善家中說英文以外語言的 6,800 萬美國人的緊急回應，此外還為每年拜訪該國高達 7,900 萬名外國訪客提供服務。利用 Amazon Transcribe 的全新多語言基礎模式支援的 ASR，Carbyne 將以更好的裝備來使救生緊急服務大眾化，因為每個人的生命都很重要。

在 AWS 上，Epiq 不僅可建置經濟高效的解決方案，讓其能夠自動化、加速並提高合法轉錄的準確性，而且還徹底變革了該產業完成轉錄的方式。在幾週內，Epiq 即可交付採用 AWS 技術的轉錄解決方案，其準確性比其他第三方轉錄引擎高 5%，且成本降低了 15 倍。

Remote Legal 面臨雲端服務中持續的轉錄錯誤挑戰，因此向 AWS 尋求解決方案。在一週內就完成了向 Amazon Transcribe 的遷移，幾乎消除了轉錄錯誤。成效非常顯著 – 達到 98% 的成功率。AWS 的強大功能和可靠性讓 Remote Legal 能夠為客戶提供順暢的體驗。

企業軟體的未來將由雲端服務和工作串流協作工具的組合驅動。透過與 AWS 進行策略合作，可讓兩家公司都擴展以滿足需求並向我們的客戶提供企業級產品。

Amazon Transcribe 是一種高度準確、易於使用的語音轉文字服務，其中包含許多自訂功能和客服中心使用案例。使用 Amazon Transcribe，我們可以建置情緒分析解決方案，將我們的客戶情緒可見性從 12% 擴展至 100%。