Transcribir audio: la hoja de trucos

Tiempo estimado de lectura: 12 minutes

Transcribir audio se refiere al proceso de transformar un archivo de audio en texto. Por lo tanto, se puede buscar, copiar y pegar, o representar como contenido basado en texto. Una de las mejores formas de obtener su contenido escrito en un formato de audio es convirtiendo el audio existente.

Los transcriptores trabajan en una amplia gama de industrias, incluidas instituciones legales, médicas, de conferencias y educativas. Los transcriptores son conscientes de las tareas de tiempo crítico que tienen. Siempre prestan atención a los detalles perfectos mientras se aseguran de que funcionen de manera eficiente y oportuna.

También puede aprovechar la tecnología para transcribir audio. Básicamente, graba una onda de sonido a través de un micrófono y la convierte en algún otro formato digital.

Las personas que transcriben audio pueden trabajar para académicos que investigan el lenguaje humano, como evidencia legal en procedimientos judiciales o como copia de documentación en campañas de marketing y actividades de relaciones públicas. Para este recurso, no analizaremos cómo la maquinaria está cambiando la fuerza laboral; más bien, examinaremos cómo ha cambiado la tecnología abreviada.

Los dispositivos que transcriben audio

¿Cómo transcribía la gente el audio?

Transcribir audio era un trabajo que tradicionalmente se hacía para ser laborioso y lento. La transcripción de la vieja escuela ha desaparecido del lugar de trabajo durante mucho tiempo.

Hoy en día, la mayoría de las personas envían grabaciones a otras personas a través de un correo electrónico o un boletín informativo. Alternativamente, las personas pueden usar Google Voice Search, que permite buscar el audio y enviar contenido nuevo si el discurso no se reconoce de inmediato. La tecnología ha hecho que el seguimiento de las transcripciones sea extremadamente fácil. Algunos investigadores estiman cuánto caerán los precios en los próximos años a medida que el aprendizaje automático mejore nuestros servicios de traducción y el software se vuelva más accesible para los consumidores en el hogar.

El tema gira en torno a si transcribir audio a texto sigue siendo la mejor manera de escuchar algo o si enviar archivos de audio en el almacenamiento en la nube o simplemente transmitirlos.

Cuando los estudiantes tienen un examen, necesitan tomar notas, pero no lo hacen más allá de palabra por palabra. Porque transcribir audio requiere mucho pensamiento y conocimiento. Por ejemplo, ortografía fonética y acentos.

Hoy en día, la mayoría de las personas confían en las grabaciones para reuniones y conversaciones. La grabación puede almacenar audio y crear transcripciones de lo que trata la reunión.

Un transcriptor toma una entrevista o una conversación en vivo, luego escribe las palabras palabra por palabra en una computadora. Siempre se graban dos canales de sonido: uno es la persona que habla, mientras que el otro es la persona que descifra lo que dijo. Esta persona tiene que prestar atención a cada palabra.

La forma digital de transcribir audio

En el proceso de hacer que las transmisiones de audio fueran más efectivas en el tiempo para su público objetivo, los productores a menudo editaban ciertas partes de los discursos o conversaciones que tenían lugar fuera de la pantalla desde donde se colocó el micrófono en el set. Enfrentando el problema de que un clip vale la pena

Con la llegada de los dispositivos móviles, ahora más personas hacen su trabajo sobre la marcha. Así que hay un aumento en las tareas para transcribir grabaciones de audio. Por lo general, estos exigen muchas horas y un trabajo de alta calidad para que una persona los complete por su cuenta.

Los traductores narrados brindan este servicio dentro del software de reconocimiento de voz. De modo que un usuario pueda dictar texto o leer un guión sin escribir.

Esto convierte las grabaciones en archivos de texto que se pueden revisar, editar o archivar simplemente con hablarle a la computadora, ¡no es necesario transcribir el audio a mano!

¿Es la transcripción automática más rápida?

¿Cuál es el tiempo que lleva transcribir audio?

La dificultad para transcribir archivos de audio depende principalmente del experto que vaya a transcribir a audio. Un buen transcriptor puede tardar entre 4 y 6 horas en completar una hora de audio, según el tema. Las transcripciones listas para usar están disponibles para la mayoría de los discursos y conferencias, pero los servicios de transcripción manual suelen estar fuera de los límites. Porque pueden tardar hasta 72 horas o más en producir código a partir de una sola hora de audio. Incluso si el discurso es claro y sin ruido de fondo.blank

Si alguien necesita transcripciones con urgencia, entonces puede ser conveniente cambiar a un servicio de transcripción automatizado o usar una aplicación que ajuste automáticamente las palabras al corregirlas con el texto que se encuentra en las bases de datos de los oradores.

¿Es más inteligente usar software para transcribir audio?

Los servicios de transcripción automática , como Speak Back, utilizan tecnología de reconocimiento de voz y software de inteligencia artificial para brindar servicios de transcripción de bajo costo a empresas e individuos como usted. Los servicios que transcriben audio ahorran tiempo y dinero. La calidad del trabajo también es excelente.blank

Software para transcribir audio

Los audios se almacenan en forma de señales electromagnéticas. Estas técnicas utilizadas para almacenar los audios juegan un papel importante en cómo se pueden transcribir los audios. El personal humano disponible comercialmente a menudo lucha con acentos difíciles y habla rápida. Esto requiere que las máquinas transcriban audio donde las máquinas pueden manejar tales complejidades fácilmente.

Si necesita externalizar la transcripción de audio, existen dos tipos principales de proveedores de servicios: el manual y el automatizado. La transcripción manual es cuando una persona transcribe su audio manualmente. Los proveedores automáticos a menudo usan software RTRS que hace todas las traducciones automáticas de archivos de audio a formato de texto.

algunos artilugios

El crecimiento del software de transcripción de audio

La precisión, la exactitud y la velocidad a la que puede operar el software lo convierten en un salvavidas para muchos humanos. El proceso mismo de transcribir audio es arduo y repetitivo.

Afortunadamente, hay un software disponible que ayudará en estos difíciles procesos. El software generalmente comienza a velocidades fenomenales cuando quieren hacer este tipo de trabajo.

Se estima que la transcripción de audio es una industria de $ 8 mil millones al año en los EE. UU. y que más de 100,000 personas están empleadas para realizar este trabajo.

Sin embargo, aunque muchos expertos consideran que este trabajo es una oportunidad de alto crecimiento, el software ha estado aliviando la carga de los seres humanos en la transcripción de audio desde alrededor de 2008. De hecho, cuando las circunstancias son adecuadas, las tecnologías de voz a texto requieren hasta un 75 % menos de tiempo y cuestan menos del 25 % del salario humano habitual en un trabajo de transcripción típico.

¿Por qué la transcripción manual de audio es más difícil y lenta?

Mala calidad de audio

La mayoría de nosotros dedicamos más tiempo a cómo nos vemos y cómo nos vestimos que a lo que escuchamos. La mayoría de las personas están rodeadas de ruido, pero pueden filtrar los que quieren evitar mientras pueden concentrarse en otros ruidos o sonidos. Pero con archivos de audio de mala calidad, una persona tendría que forzar el oído para entender lo que se dice en el audio.

Con el auge de Internet y los teléfonos móviles, los archivos de audio suelen tener una calidad deficiente. Sin embargo, las personas aún necesitan concentrarse mucho para obtener la oración correcta.

La grabación de audio de baja calidad y los archivos de audio de baja calidad no solo crean desafíos para el transcriptor de audio, el editor y el investigador también tienen que trabajar más para comprender lo que se discute en el audio. Esto se convierte en un desafío mayor cuando se transcribe entrevistas o conversaciones en diferentes idiomas.

Ruidos De Fondo

Los ruidos de fondo pueden reducir la eficiencia con la que se estima el proceso de transcripción. Porque es más difícil captar lo que se dice en una conferencia, por ejemplo, o en una sala ruidosa. Esto conduce a sesiones de grabación más largas y más conclusiones.

Transcribir es un trabajo tedioso y mirar una pantalla durante largos períodos de tiempo puede ser problemático. Como las personas están acostumbradas a diferentes entornos, cuando se colocan en un entorno donde hay demasiado ruido de fondo o donde la calidad del sonido no es perfecta, les resulta difícil comprender con precisión el contenido del archivo de video o audio. Esto lleva a que la transcripción sea inexacta y deba revisarse una y otra vez.

Los transcriptores estiman cuánto tiempo les llevará hacer su trabajo con ruido de fondo. Si hay demasiados ruidos, aumentan el tiempo necesario. Porque no son capaces de escuchar el habla correctamente. Lo que puede verse como escuchar mientras se mira una fotografía poco clara en lugar de examinar y evaluar cuidadosamente en persona.

Número de hablantes y comprensibilidad de los discursos

Un emprendedor

La transcripción de audio es un proceso que requiere mucho tiempo. Especialmente cuando una persona tiene la tarea de transcribir una conversación extensa con varias personas hablando al mismo tiempo y sin identificadores.

Dependiendo de cuántos oradores haya en un clip de audio determinado, es posible que no sea posible obtener una transcripción clara y completa. Tener tantas personas participando en la conversación puede dificultar la determinación de cada hablante. Esto realmente dificultará que el transcriptor detecte lo que está sucediendo, ya que hace que su trabajo sea mucho más difícil.

Esto se debe a que, al transcribir audio de forma inalámbrica, no siempre es posible mantenerse al día con toda la charla. Una charla muy rápida y enérgica puede causarles problemas. Se vuelve demasiado fácil perderse una parte del diálogo y tener que volver a la llamada cuyo tema ya se ha movido incluso antes de que termine. Esto aumenta aún más el tiempo de transcripción a medida que digitalizamos otros 5 minutos por cada actualización para comprender qué hablante está hablando en qué momento.

Como este ratio aumenta en cada convocatoria; debemos sopesar las pausas de minutos o segundos con potencialmente decenas de personas. Esto significa que los nudos de charla a menudo desordenados son similares a un cubo de Rubix.

Áreas de nicho que requieren investigación detallada

Si necesita transcribir un archivo de audio que requiere un poco de investigación , esto llevará una cantidad de tiempo considerable. Debe obtener todo del archivo de audio y enviarlo de vuelta para que pueda hacer su propia revisión o borrador subsiguiente. Hay marcos de tiempo específicos para tiempos de entrega determinados para un proyecto específico.

Cuando uno se enfrenta a grabar un archivo de audio para entregar contenido, esto no es tan simple como presionar el botón de grabación y dejarlo ir. Los archivos de audio a menudo requieren investigación para asegurarse de que comprende lo que están diciendo y quiere articularse más claramente en la palabra hablada. En pocas palabras, si no conoce la ortografía de una palabra poco común, la transcripción de archivos de audio no es un servicio que pueda ofrecer.

Acentos fuertes

Los audios pueden ser difíciles de decodificar y traducir para una persona. La voz en el audio a menudo tiene acentos o carece de claridad, lo que dificulta que los humanos la escuchen. Por lo tanto, requiere un nivel aún más alto de inteligencia y escuchar con atención para obtener información de él.

Al transcribir conferencias y presentaciones para la plataforma de aprendizaje a distancia, el productor debe garantizar la coherencia en la voz para que cada presentación siga siendo concisa y relevante para los alumnos.

¿Qué pasa con las máquinas que transcriben audio?

Los transcriptores suelen ser empleados o autónomos que escuchan el audio y hacen una transcripción. Con el software de IA más nuevo y económico, la transcripción se vuelve más eficiente con menos participación humana.

Las máquinas crearán los archivos de audio a partir de una entrada utilizando algoritmos y software de auditoría artificial. Luego, la máquina puede transcribir estas piezas de audio para crear un archivo de texto con facilidad, produciendo una calidad mejorada en comparación con la ayuda humana.

Mujer que transcribe Audio

Cuando se trata de grabar conversaciones, debe tener en cuenta diferentes cosas. Hay varios otros sonidos que pueden afectar la transcripción desde la relevancia hasta la precisión. Es por eso que a menudo encontrará transcriptores humanos que cometen errores en el proceso. Para eludir el trabajo humano costoso y lento, las empresas han invertido mucho en máquinas con software de inteligencia artificial. Esta tecnología todavía enfrenta múltiples problemas en términos de lenguaje y reconocimiento de voz. Pero están avanzando rápidamente, eliminando la necesidad de trabajadores humanos y los monstruosos precios en línea. Porque las máquinas pueden hacer la transcripción en lugar de facilitarla a un costo mucho menor.

La comparación entre humanos y máquinas

Es posible que las transcripciones producidas a través de la transcripción automática no siempre tengan el mismo valor que las transcripciones humanas. El software lucha con la interpretación y la comprensión de los términos coloquiales o la jerga en contraste con algo como el español o el chino. En cierto sentido, esto hace que la información se pierda en la transcripción y, por lo tanto, sea más difícil de recuperar. También pierden el contexto de grabación, lo que reduce drásticamente la eficiencia en el mantenimiento de registros. Potencialmente causando errores más costosos y lagunas en las grabaciones de eventos.

¿Qué personas pueden beneficiarse de la transcripción?

A muchas personas les encantaría transcribir su audio para poder traducirlo o compartirlo con la audiencia prevista. Para casi todas las industrias, la transcripción de voz a texto se ha convertido en un elemento integral para lograr precisión y excelencia. Sin embargo, algunas industrias dependen mucho más de la transcripción que otras.

Lluvia de ideas

Creación de Contenidos Digitales

A medida que la industria del video continúa creciendo, ha comenzado a depender en gran medida de la transcripción del audio de los videos. La edición y la producción generalmente se refieren al proceso de subtitulado donde necesitan que alguien transcriba la voz en off. Los editores de video, productores y camarógrafos utilizan mucho el software de transcripción en la actualidad. Porque a veces no les resulta práctico escuchar con atención una grabación.

Para acercarnos a nuestro objetivo de un proceso automatizado, ha habido grandes avances en el software de edición que puede agregar sutilmente subtítulos mientras procesa un archivo de video sin formato. El resultado final se ve increíble y es lo suficientemente fácil para cualquier persona en casa con una computadora y un software de edición.

Investigación y desarrollo para mejorar la experiencia del cliente

Comprender el mercado debe basarse en obtener los mejores conocimientos y datos. Estos datos implican la transcripción de conversaciones de clientes y llamadas telefónicas, encuestas en línea y pruebas interactivas. Proporciona una rica comprensión de los problemas de los clientes de una manera empática. El proceso analítico de análisis de datos transcribe conversaciones/retroalimentación fuera de línea y documentos. También tienen en cuenta otras interacciones para crear transcripciones detalladas de lo que dicen los clientes. Las respuestas a las encuestas se codifican según sus respectivas facetas. Se deducen puntos cuando no están de acuerdo con los objetivos de la investigación. Las pruebas de UX son interactivas para recopilar información valiosa sobre las características de diseño desde el punto de vista de los clientes. El análisis de datos no puede lograr esto por sí solo.

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