在過去30年裡，在人工智慧和機器學習進步的推動下，語音轉文字技術有了巨大的發展。早期的語音識別系統準確性有限，需要特定的語言模型和發音詞典，它是基於規則的方法，需要根據具體的單詞發音，簡單的映射到相應的文本，系統準確性及靈活性都較差，對原始語音的質量要求也比較高。但隨著最近幾年AI人工智慧及深度學習算法的發展，現代語音轉文字系統已經能夠識別處理各種複雜的口音，語言，和說話風格，並且隨著海量的語音數據加入訓練和AI計算能力的不斷提高，已經極大提高了語音轉文字技術的準確性和速度，可以說錄音轉文字技術已今非昔比，進入非常實用的階段，可以幫您快速準確的進行錄音檔轉文字，生成逐字稿，影片自動上字幕，或者通過語音辨識發送命令（類似Siri），語音文字輸入，轉寫等等。
語音轉文本技術的工作原理是分析語音並將其轉換為書面文本。這是通過使用由幾個階段組成的自動語音識別（ASR，Automatic Speech Recognition）系統來實現的。
- 語音識別：這個階段包括捕捉語音信號，並將其轉換為可分析的數字信號。
- 特徵提取：對數字信號進行處理以提取特徵，如頻譜信息和音調，用於識別正在說話的單詞。
- 聲學建模：ASR系統使用統計模型，根據提取的特徵來識別單詞的聲音。
- 語言建模：這個階段使用統計模型，根據句子中的前幾個詞來預測最可能的一個或幾個詞。
- 解碼：最後階段將聲學和語言模型的結果結合起來，生成最終的轉錄本。
總的來說，語音轉文字技術的準確性取決於幾個因素，如語音信號的質量、使用的詞匯和模型的準確性。為什麼同時需要聲學模型和模型？因為在一個句子裡的一個詞語，聲學模型識別出來聲音，同一個發音可能有幾個意思完全不同的詞語（同音字）的可能，所以需要語言模型根據上下文內容確定說話者最有可能說了那個詞語。
要取得高質量的語音轉文字結果：
- 錄音檔語音要清晰，語速適中，特別是避免說話過快或發音不清。
- 使用高質量的麥克風，並與說話者保持合適的距離。高質量的麥克風可以通過捕捉清晰的語音信號來提高語音轉文字系統的準確性。
- 儘量減少背景噪音。背景噪音會干擾語音轉文字系統的準確性。通過在安靜的環境中說話或使用降噪技術，儘量減少背景噪音。
- 選擇正確的語言模型。選擇一個針對所講語言和方言的語言模型。這將有助於系統更好地識別和轉錄。
- 用特定領域的數據訓練系統。如果你將語音轉文字用於特定領域，如法律或科學演講轉錄，你可以用該領域的特定數據訓練出的語音轉文字系統，以提高其準確性。
通過遵循這些提示，可以提高語音轉文字系統的準確性，在將語音轉換為文字時獲得更好的結果。
cSubtitle 正是利用最先進的人工智慧機器學習技術提供線上語音轉文字服務，用戶可以方便的用瀏覽器上傳音檔或者影片，在幾分鐘內自動轉成文字檔或者字幕檔。所使用的中文AI模型，進行過廣泛的口音、語言和說話風格訓練，使其適合世界各地的華人使用，進行準確的識別。通過使用語音轉文字技術，用戶可以更快、更有效地轉錄音頻檔案，幫助提高工作效率，從而騰出時間來專注於其他任務。同時與傳統的人工轉錄服務相比，自動語音轉文字技術是一種更具成本效益的轉錄音檔的解決方案，在相似的或者稍低的準確率下，價格和所需時間不到人工轉錄的十分之一，同時更好的保護了您的隱私，完全自助服務，247全天候，只需要一個網頁瀏覽器即可。