Audio transcriberen: het spiekbriefje

Geschatte leestijd: 12 minutes

Het transcriberen van audio verwijst naar het proces van het omzetten van een audiobestand in tekst. Het kan dus doorzoekbaar zijn, kopiëren en plakken, of worden weergegeven als op tekst gebaseerde inhoud. Een van de beste manieren om uw geschreven inhoud in een audioformaat te krijgen, is door bestaande audio te converteren.

Transcribenten werken in een breed scala van industrieën, waaronder juridische, medische, conferentie- en onderwijsinstellingen. Transcriptionisten zijn zich bewust van de tijdkritische taken die ze hebben. Ze letten altijd op perfecte details en zorgen ervoor dat ze efficiënt en tijdig werken.

U kunt ook gebruikmaken van technologie om audio te transcriberen. Het neemt in feite één geluidsgolf op via een microfoon en zet deze om in een ander digitaal formaat.

Mensen die audio transcriberen, kunnen werken voor academici die onderzoek doen naar menselijke taal, als juridisch bewijs in gerechtelijke procedures of als kopieerdocumentatie in marketingcampagnes en PR-activiteiten. Voor deze bron zullen we niet ontleden hoe machines het personeelsbestand veranderen; we zullen eerder onderzoeken hoe verkortingstechnologie is veranderd.

De apparaten die audio transcriberen

Hoe hebben mensen audio getranscribeerd?

Het transcriberen van audio was een taak die traditioneel werd gedaan om arbeidsintensief en tijdrovend te zijn. Old-school transcriptie is al heel lang van de werkvloer verdwenen.

Tegenwoordig sturen de meeste mensen opnames naar mensen via een e-mail of een nieuwsbrief. Als alternatief kunnen mensen Google Voice Search gebruiken, wat het mogelijk maakt om naar de audio te zoeken en nieuwe inhoud te pushen als de spraak niet onmiddellijk herkenbaar is. De technologie heeft het volgen van transcripties uiterst eenvoudig gemaakt. Sommige onderzoekers schatten hoeveel prijzen de komende jaren zullen dalen naarmate machine learning onze vertaaldiensten verbetert en software toegankelijker wordt voor consumenten thuis.

Het onderwerp draait om de vraag of het transcriberen van audio naar tekst nog steeds de beste manier is om naar iets te luisteren of of het verzenden van audiobestanden in cloudopslag of het streamen ervan.

Als studenten een examen hebben, moeten ze aantekeningen maken, maar ze doen het niet verder dan woord voor woord. Omdat het transcriberen van audio veel denkwerk en kennis vereist. Bijvoorbeeld fonetische spelling en accenten.

Tegenwoordig vertrouwen de meeste mensen op opnames voor vergaderingen en gesprekken. De opname kan audio opslaan en transcripties maken van waar de vergadering over gaat.

Een transcriptionist neemt een interview of een live gesprek en typt de woorden vervolgens letterlijk op een computer. Er worden altijd twee geluidskanalen opgenomen – de ene is de persoon die spreekt, de andere is degene die ontcijfert wat ze zeiden. Deze persoon moet op elk woord letten.

De digitale manier om audio te transcriberen

Bij het proces om audio-uitzendingen meer tijdbesparend te maken voor hun beoogde luisteraars, monteerden producenten vaak bepaalde delen van toespraken of gesprekken die buiten het scherm plaatsvonden van waar de microfoon op de set was geplaatst. Geconfronteerd met het probleem dat een clip de moeite waard is

Met de komst van mobiele apparaten doen steeds meer mensen hun werk onderweg. Er is dus een toename van taken om audio-opnames te transcriberen. Dit zijn doorgaans lange uren en werk van hoge kwaliteit dat een persoon alleen kan voltooien.

Vertaalde vertalers bieden deze service binnen de spraakherkenningssoftware. Zodanig dat een gebruiker tekst kan dicteren of uit een script kan lezen zonder te typen.

Dit maakt opnames in tekstbestanden die kunnen worden bekeken, bewerkt of gearchiveerd door simpelweg tegen de computer te praten – het is niet nodig om audio met de hand te transcriberen!

Is automatische transcriptie sneller?

Hoe lang duurt het om audio te transcriberen?

De moeilijkheid om audiobestanden te transcriberen hangt grotendeels af van de expert die naar audio gaat transcriberen. Een goede transcribent kan ongeveer 4-6 uur nodig hebben om een uur audio te voltooien, afhankelijk van het onderwerp. Kant-en-klare transcripties zijn direct beschikbaar voor de meeste toespraken en lezingen, maar handmatige transcriptieservices zijn vaker verboden terrein. Omdat het tot 72 uur of langer kan duren om code te produceren uit een enkel uur audio. Zelfs als de spraak duidelijk is en zonder achtergrondgeluid.blank

Als iemand snel transcripties nodig heeft, kan het verstandig zijn om over te schakelen naar een geautomatiseerde transcriptieservice of een toepassing te gebruiken die woorden automatisch afstemt door ze te corrigeren met tekst uit de sprekersdatabases.

Is het gebruik van software om Audio Wiser te transcriberen?

Automatische transcriptieservices zoals terugspreken maken gebruik van spraakherkenningstechnologie en kunstmatige intelligentiesoftware om goedkope transcriptieservices te bieden aan bedrijven en individuen zoals jij. Services die audio transcriberen, besparen tijd en geld. De kwaliteit van het werk is ook geweldig.blank

Software om audio te transcriberen

Audio wordt opgeslagen in de vorm van elektromagnetische signalen. Deze technieken die worden gebruikt bij het opslaan van de audio spelen een belangrijke rol bij de manier waarop de audio kan worden getranscribeerd. Commercieel beschikbaar menselijk personeel heeft vaak moeite met moeilijke accenten en vlotte spraak. Dit vraagt om machines om audio te transcriberen waar machines dergelijke complexiteiten gemakkelijk aankunnen.

Als u de audiotranscriptie wilt uitbesteden, dan zijn er twee hoofdtypen dienstverleners: de handmatige en de geautomatiseerde. Handmatige transcriptie is wanneer een persoon uw audio handmatig transcribeert. Automatische providers gebruiken vaak RTRS-software die alle automatische vertalingen van audiobestanden in tekstvorm doet.

Sommige gadgets

De groei van audiotranscriptiesoftware

De precisie, nauwkeurigheid en snelheid waarmee software kan werken, maken het voor veel mensen een reddingsboei. Het hele proces van het transcriberen van audio is moeizaam en repetitief.

Gelukkig is er software beschikbaar die deze moeilijke processen zal ondersteunen. De software begint meestal met fenomenale snelheden wanneer ze dit soort werk willen doen.

Naar schatting is audiotranscriptie een industrie van $ 8 miljard per jaar in de VS en zijn er meer dan 100.000 mensen in dienst om dit werk te doen.

Hoewel veel experts deze baan als een kans voor snelle groei beschouwen, verlicht de software de belasting van mensen bij het transcriberen van audio sinds ongeveer 2008. Als de omstandigheden juist zijn, nemen spraak-naar-teksttechnologieën tot 75% minder tijd in beslag en kosten ze minder dan 25% van het gebruikelijke menselijke loon in een typische transcriptietaak.

Waarom is het handmatig transcriberen van audio moeilijker en langzamer?

Slechte geluidskwaliteit

De meesten van ons besteden meer tijd aan hoe we eruitzien en hoe we gekleed zijn dan aan wat we horen. De meeste mensen zijn omgeven door lawaai, maar ze kunnen de geluiden die ze willen vermijden eruit filteren terwijl ze zich kunnen concentreren op andere geluiden of geluiden. Maar met audiobestanden van slechte kwaliteit zou een persoon zijn oor moeten spannen om te begrijpen wat er in de audio wordt gezegd.

Met de opkomst van internet en mobiele telefoons zijn audiobestanden vaak van slechte kwaliteit. Mensen moeten zich echter nog steeds heel hard concentreren om de juiste zin te krijgen.

Audio-opname van slechte kwaliteit en audiobestanden van slechte kwaliteit zorgen niet alleen voor uitdagingen voor de audiotranscriber, de redacteur en onderzoeker moeten ook harder werken om te begrijpen wat er in de audio wordt besproken. Dit wordt een grotere uitdaging wanneer u interviews of gesprekken in verschillende talen transcribeert.

Geluiden op de achtergrond

Achtergrondgeluiden kunnen de efficiëntie van het transcriptieproces verminderen. Omdat het moeilijker is om te vatten wat er wordt gezegd in bijvoorbeeld een conferentie of in een rumoerige ruimte. Dit leidt tot langere opnamesessies en meer afhaalmaaltijden.

Transcriberen is een vervelende klus en langdurig naar een scherm staren kan problematisch zijn. Omdat mensen gewend zijn aan verschillende omgevingen, wordt het moeilijk voor hen om de inhoud van het video- of audiobestand nauwkeurig te begrijpen wanneer ze in een omgeving worden geplaatst met te veel achtergrondgeluid of waar de geluidskwaliteit niet perfect is. Dit leidt er vervolgens toe dat de transcriptie onnauwkeurig is en keer op keer moet worden herzien.

Transcribenten schatten hoe lang het duurt voordat ze hun werk doen met achtergrondgeluid. Als er te veel geluiden zijn, verlengen ze de benodigde tijd. Omdat ze de spraak niet goed kunnen horen. Wat kan worden gezien als luisteren terwijl je naar een onduidelijke foto kijkt in plaats van echt persoonlijk te kijken en te beoordelen.

Aantal sprekers en de begrijpelijkheid van de toespraken

Een ondernemer

Het transcriberen van audio is een tijdrovend proces. Vooral wanneer een persoon de taak heeft om een uitgebreid gesprek te transcriberen met meerdere mensen die tegelijkertijd spreken en zonder enige identificatie.

Afhankelijk van het aantal sprekers in een bepaalde audioclip, is een duidelijke en uitgebreide transcriptie misschien niet mogelijk. Als er zoveel mensen aan het gesprek deelnemen, kan het moeilijk zijn om elke spreker te bepalen. Dit maakt het echt moeilijk voor de transcribent om te detecteren wat er aan de hand is, omdat het hun werk veel moeilijker maakt.

Dit komt omdat het bij het draadloos transcriberen van audio niet altijd mogelijk is om al het gebabbel bij te houden. Zeer snel en energiek gebabbel kan voor problemen zorgen. Het wordt maar al te gemakkelijk om een deel van de dialoog te missen en terug te moeten naar het gesprek waarvan het onderwerp al verder is gegaan voordat het zelfs voorbij is. Dit verhoogt de transcriptietijd verder omdat we voor elke update nog eens 5 minuten digitaliseren om te begrijpen welke spreker op welk moment aan het woord is

Aangezien deze verhouding bij elke oproep toeneemt; we moeten pauzes van minuten of seconden afwegen met mogelijk tientallen mensen. Dit betekent dat vaak rommelige chit-chatknopen verwant zijn aan een Rubix-kubus

Nichegebieden die gedetailleerd onderzoek vereisen

Als u een audiobestand moet transcriberen waarvoor enig onderzoek nodig is, zal dit een aanzienlijke hoeveelheid tijd kosten. U moet alles uit het audiobestand halen en het terugsturen, zodat u uw eigen respectievelijke latere beoordeling of concept kunt doen. Er zijn specifieke tijdframes voor bepaalde doorlooptijden voor een specifiek project.

Wanneer men wordt geconfronteerd met het opnemen van een audiobestand om inhoud af te leveren, is dit niet zo eenvoudig als het indrukken van de opnameknop en het loslaten ervan. Audiobestanden vereisen vaak onderzoek om er zeker van te zijn dat je begrijpt wat ze zeggen en dat je jezelf duidelijker wilt articuleren in het gesproken woord. In een notendop, als u de spelling van een ongewoon woord niet kent, dan is het transcriberen van audiobestanden geen service die u kunt aanbieden.

Sterke accenten

Audio’s kunnen voor een persoon moeilijk te decoderen en te vertalen zijn. De stem op de audio heeft vaak accenten of is onduidelijk, waardoor het voor mensen moeilijk te horen is. Het vereist dus een nog hoger niveau van intelligentie en goed luisteren om er informatie uit te halen.

Bij het transcriberen van lezingen en presentaties voor het platform voor afstandsonderwijs, moet de producent zorgen voor consistentie in een stem, zodat elke presentatie beknopt en relevant blijft voor studenten.

Hoe zit het met machines die audio transcriberen?

Transcribenten zijn meestal werknemers of freelancers die naar audio luisteren en een transcriptie maken. Met nieuwere en goedkopere AI-software wordt transcriptie efficiënter met minder menselijke tussenkomst.

Machines maken de audiobestanden van een invoer met behulp van algoritmen en kunstmatige auditsoftware. De machine kan deze stukjes audio vervolgens transcriberen om met gemak een tekstbestand te maken, wat een verbeterde kwaliteit oplevert in vergelijking met menselijke hulp.

Vrouw die audio transcribeert

Als het gaat om het opnemen van gesprekken, moet je met verschillende dingen rekening houden. Er zijn verschillende andere geluiden die de transcriptie van relevantie tot nauwkeurigheid kunnen beïnvloeden. Daarom zie je vaak dat menselijke transcribenten fouten maken in het proces. Om dure en tijdrovende menselijke arbeid te omzeilen, hebben bedrijven flink geïnvesteerd in machines met kunstmatige intelligentiesoftware. Deze technologie wordt nog steeds geconfronteerd met meerdere problemen op het gebied van taal- en spraakherkenning. Maar ze vorderen snel en elimineren de behoefte aan zowel menselijke werknemers als monsterlijke online prijskaartjes. Omdat machines in plaats daarvan op hun gemak transcripties kunnen uitvoeren tegen veel lagere kosten.

De vergelijking tussen mensen en machines

Transcripties die zijn geproduceerd via geautomatiseerde transcriptie hebben mogelijk niet altijd dezelfde waarde als menselijke transcripties. Software worstelt met interpretatie en begrip van alledaagse termen of straattaal in tegenstelling tot bijvoorbeeld Spaans of Chinees. In zekere zin gaat hierdoor informatie verloren in de transcriptie en is daarom moeilijker terug te vinden. Ze missen ook de opnamecontext, wat de efficiëntie bij het bijhouden van gegevens drastisch vermindert. Mogelijk duurdere fouten en hiaten in opnames van gebeurtenissen.

Welke mensen kunnen profiteren van transcriptie?

Veel mensen zouden graag hun audio transcriberen zodat ze deze kunnen vertalen of delen met het beoogde publiek. Voor bijna elke branche is spraak-naar-tekst transcriptie een integraal onderdeel geworden voor het bereiken van nauwkeurigheid en uitmuntendheid. Sommige industrieën zijn echter veel meer afhankelijk van transcriptie dan andere.

Brainstormen

Creatie van digitale inhoud

Terwijl de video-industrie blijft groeien, is deze sterk afhankelijk geworden van de transcriptie van audio van video’s. Bewerken en produceren verwijzen meestal naar het ondertitelingsproces waarbij ze iemand nodig hebben om de voice-over te transcriberen. Video-editors, producenten en videografen gebruiken tegenwoordig veel transcriptiesoftware. Want soms is het voor hen niet praktisch om aandachtig naar een opname te luisteren.

Om ons dichter bij ons doel van een geautomatiseerd proces te brengen, zijn er geweldige ontwikkelingen geweest in bewerkingssoftware die op subtiele wijze ondertitels kan toevoegen terwijl u een onbewerkt videobestand rendert. Het eindresultaat ziet er geweldig uit en het is gemakkelijk genoeg voor iedereen die thuis een computer en bewerkingssoftware heeft.

Onderzoek en ontwikkeling om de klantervaring te verbeteren

Het begrijpen van de markt moet gebaseerd zijn op het verkrijgen van de beste inzichten en gegevens. Deze gegevens omvatten transcriptie van klantgesprekken en telefoontjes, online enquêtes en interactieve tests. Het geeft op empathische wijze een rijk begrip van klantproblemen. Het analyseproces van data-analyse transcribeert gesprekken/offline feedback en documenten. Ze houden ook rekening met andere interacties om rijke transcripties te maken van wat de klanten zeggen. Reacties op enquêtes worden gecodeerd op basis van hun respectieve facetten. Punten worden afgetrokken wanneer deze niet in overeenstemming zijn met de onderzoeksdoelstellingen. UX-tests zijn interactief om waardevolle inzichten te verzamelen over ontwerpfuncties vanuit het oogpunt van klanten. Data-analyse kan dit niet alleen.

Share:

More Posts

Wat is een transcriptie-app?

Mobiele apps hebben verschillende nuttige diensten voor ons zeer toegankelijk gemaakt. U kunt een product of dienst ontvangen door op een paar knoppen te klikken.