Transkriber lyd: The Cheat Sheet

Estimert lesetid: 12 minutter

Å transkribere lyd refererer til prosessen med å transformere en lydfil til tekst. Så det kan være søkbart, kopiere og lime inn, eller gjengis som tekstbasert innhold. En av de beste måtene å få skrevet innhold i et lydformat er ved å konvertere eksisterende lyd.

Transkriberere jobber i et bredt spekter av bransjer, inkludert juridiske, medisinske, konferanse- og utdanningsinstitusjoner. Transkripsjonister er klar over de tidskritiske oppgavene de har. De er alltid oppmerksomme på perfekte detaljer samtidig som de sørger for at de fungerer effektivt og til rett tid.

Du kan også bruke teknologi for å transkribere lyd. Den tar i utgangspunktet en lydbølge via en mikrofon og konverterer dem til et annet digitalt format.

Folk som transkriberer lyd kan jobbe for akademikere som forsker på menneskelig språk, som juridisk bevis i rettssaker, eller som kopidokumentasjon i markedsføringskampanjer og PR-aktivitet. For denne ressursen vil vi ikke analysere hvordan maskineri endrer arbeidsstyrken; snarere skal vi undersøke hvordan forkortende teknologi har endret seg helt tilbake.

Enhetene som transkriberer lyd

Hvordan transkriberte folk lyd?

Å transkribere lyd var en jobb som tradisjonelt ble gjort for å være arbeidskrevende og tidkrevende. Old-school transkripsjon har forsvunnet fra arbeidsplassen i svært lang tid.

I dag sender de fleste opptak til folk enten via e-post eller nyhetsbrev. Alternativt kan folk bruke Google Voice Search som gjør det mulig å søke etter lyden og pushe nytt innhold dersom talen ikke umiddelbart er gjenkjennelig. Teknologien har gjort sporing av transkripsjoner ekstremt enkelt. Noen forskere anslår hvor mye prisene vil falle de neste årene ettersom maskinlæring forbedrer oversettelsestjenestene våre og programvaren blir mer tilgjengelig for forbrukere hjemme.

Temaet dreier seg om hvorvidt transkribering av lyd til tekst fortsatt er den beste måten å lytte til noe på, eller om du sender lydfiler i skylagring eller bare streamer dem.

Når studentene har eksamen, må de ta notater, men de gjør det ikke utover ord for ord. Fordi transkribering av lyd krever mye tenkning og kunnskap. For eksempel fonetisk stavemåte og aksenter.

I dag er de fleste avhengige av opptak til møter og samtaler. Opptaket kan lagre lyd og lage utskrifter av hva møtet handler om.

En transkripsjonist tar et intervju eller en direktesamtale, og skriver deretter ordene ordrett på en datamaskin. Det er alltid to lydkanaler som tas opp – den ene er personen som snakker, mens den andre er de som tyder det de sa. Denne personen må ta hensyn til hvert ord.

Den digitale måten å transkribere lyd på

I prosessen med å gjøre lydsendinger mer tidseffektive for deres mållyttere, redigerte produsenter ofte visse deler av taler eller samtaler som skjer utenfor skjermen der mikrofonen ble plassert på settet. Står overfor problemet at et klipp er verdt

Med bruken av mobile enheter er det nå flere som gjør arbeidet sitt mens de er på farten. Så det er en økning i oppgaver for å transkribere lydopptak. Dette er vanligvis krevende lange timer og arbeid av høy kvalitet for en person å fullføre på egenhånd.

Fortellerte oversettere tilbyr denne tjenesten i programvaren for talegjenkjenning. Slik at en bruker kan diktere tekst eller lese fra et skript uten å skrive.

Dette gjør opptak til tekstfiler som kan gjennomgås, redigeres eller arkiveres ganske enkelt ved å snakke til datamaskinen – du trenger ikke transkribere lyd for hånd!

Er automatisk transkripsjon raskere?

Hva er tiden det tar å transkribere lyd?

Vanskeligheten med å transkribere lydfiler avhenger mest av eksperten som skal transkribere til lyd. En god transkribering kan ta ca. 4-6 timer å fullføre en time med lyd, avhengig av emnet. Ferdige transkripsjoner er lett tilgjengelig for de fleste taler og forelesninger, men manuelle transkripsjonstjenester er oftere forbudt. Fordi de kan ta opptil 72 timer eller mer å produsere kode fra en enkelt time med lyd. Selv om talen er tydelig og uten bakgrunnsstøy.blank

Hvis noen trenger transkripsjoner i en hast, kan det være lurt å bytte til enten en automatisert transkripsjonstjeneste eller bruke en applikasjon som autotuner ord ved å korrigere dem med tekst som finnes i høyttalerdatabaser.

Er det klokere å bruke programvare for å transkribere lyd?

Automatiske transkripsjonstjenester som for eksempel tale tilbake bruker stemmegjenkjenningsteknologi og kunstig intelligens-programvare for å tilby rimelige transkripsjonstjenester til selskaper og enkeltpersoner som deg. Tjenester som transkriberer lyd sparer tid og penger. Kvaliteten på arbeidet er også stor.blank

Programvare for å transkribere lyd

Lyd er lagret i form av elektromagnetiske signaler. Disse teknikkene som brukes til å lagre lydene spiller en viktig rolle i hvordan lydene kan transkriberes. Kommersielt tilgjengelig menneskelig personell sliter ofte med vanskelige aksenter og rask tale. Dette krever at maskiner transkriberer lyd der maskiner kan håndtere slike kompleksiteter enkelt.

Hvis du trenger at lydtranskripsjonen skal outsources, er det to hovedtyper tjenesteleverandører: den manuelle og den automatiserte. Manuell transkripsjon er når en person transkriberer lyden din manuelt. Automatiske leverandører bruker ofte RTRS-programvare som gjør alle de automatiske oversettelsene fra lydfiler til tekstform.

Noen gadgets

Veksten av lydtranskripsjonsprogramvare

Presisjonen, nøyaktigheten og hastigheten som programvare kan operere med, gjør den til en livredder for mange mennesker. Selve prosessen med å transkribere lyd er vanskelig og repeterende.

Heldigvis er det programvare tilgjengelig som vil hjelpe disse vanskelige prosessene. Programvaren starter vanligvis med fenomenale hastigheter når de ønsker å utføre denne typen arbeid.

Det er anslått at lydtranskripsjon er en industri på 8 milliarder dollar i året i USA, og at mer enn 100 000 mennesker er ansatt for å gjøre dette arbeidet.

Men mens mange eksperter anser denne jobben som en mulighet for høy vekst, har programvaren lettet belastningen på mennesker med å transkribere lyd siden rundt 2008. Faktisk, når omstendighetene er riktige, tar tale-til-tekst-teknologier opptil 75 % mindre tid og koster mindre enn 25 % av den vanlige menneskelige lønnen i en typisk transkripsjonsjobb.

Hvorfor er det vanskeligere og tregere å transkribere lyd manuelt?

Dårlig lydkvalitet

De fleste av oss bruker mer tid på hvordan vi ser ut og hvordan vi er kledd enn hva vi hører. De fleste er omgitt av støy, men de kan filtrere bort de de ønsker å unngå samtidig som de kan fokusere på andre lyder eller lyder. Men med lydfiler av dårlig kvalitet, må en person anstrenge øret for å forstå hva som blir sagt i lyden.

Med fremveksten av Internett og mobiltelefoner har lydfiler ofte dårlig kvalitet. Imidlertid må folk fortsatt fokusere veldig hardt for å få den riktige setningen.

Dårlig lydopptak og dårlig kvalitet på lydfiler skaper ikke bare utfordringer for lydtranskriberen, redaktør og forsker må også jobbe mer med å forstå hva som diskuteres i lyden. Dette blir mer av en utfordring når du transkriberer intervjuer eller samtaler på forskjellige språk.

Lyder I Bakgrunnen

Bakgrunnsstøy kan redusere hvor effektivt transkripsjonsprosessen estimeres. Fordi det er vanskeligere å forstå hva som blir sagt på for eksempel en konferanse eller i et støyende rom. Dette fører til lengre opptaksøkter og flere takeaways.

Å transkribere er en kjedelig jobb, og det kan være problematisk å stirre inn i en skjerm i lange perioder. Siden folk er vant til forskjellige omgivelser, når de plasseres i et miljø der det er for mye bakgrunnsstøy eller hvor lydkvaliteten ikke er perfekt, blir det vanskelig for dem å forstå innholdet i video- eller lydfilen nøyaktig. Dette fører da til at transkripsjonen blir unøyaktig og den må revideres gang på gang.

Transkriberere anslår hvor lang tid det vil ta dem å gjøre arbeidet sitt med bakgrunnsstøy. Hvis det er for mange lyder, øker de tiden som trengs. Fordi de ikke er i stand til å høre talen ordentlig. Som kan sees på som å lytte mens du ser på et uklart fotografi i stedet for å virkelig undersøke og vurdere nøye personlig.

Antall foredragsholdere, og forståeligheten til talene

En gründer

Å transkribere lyd er en tidkrevende prosess. Spesielt når en person får i oppgave å transkribere en utvidet samtale med flere personer som snakker samtidig og uten identifikatorer.

Avhengig av hvor mange høyttalere som er i et gitt lydklipp, kan det hende at en klar og omfattende transkripsjon ikke er mulig. Å ha så mange mennesker som deltar i samtalen kan gjøre det vanskelig å bestemme hver taler. Dette vil virkelig gjøre det vanskelig for transkriberen å oppdage hva som skjer, da det gjør jobben deres mye vanskeligere.

Dette er fordi når du transkriberer lyd trådløst, er det ikke alltid mulig å holde tritt med all skravlingen. Veldig rask og energisk skravling kan forårsake problemer. Det blir alt for lett å gå glipp av en del av dialogen og måtte gå tilbake til samtalen hvis emne allerede har gått videre før den er over. Dette øker transkripsjonstiden ytterligere ettersom vi digitaliserer ytterligere 5 minutter for hver oppdatering for å forstå hvilken høyttaler som snakker i hvilket øyeblikk

Ettersom dette forholdet øker i hver samtale; vi må veie opp pauser som går over minutter eller sekunder med potensielt dusinvis av mennesker. Dette betyr at ofte rotete chat-knuter er beslektet med en Rubix-kube

Nisjeområder som krever detaljert forskning

Hvis du trenger å transkribere en lydfil som krever litt forskning , vil dette ta mye tid. Du bør få ned alt fra lydfilen og sende den tilbake slik at du kan gjøre din egen respektive etterfølgende gjennomgang eller utkast. Det er spesifikke tidsrammer for gitte behandlingstider for et spesifikt prosjekt.

Når man står overfor å ta opp en lydfil for å levere innhold, er ikke dette så enkelt som å trykke på opptaksknappen og la den gå. Lydfiler krever ofte forskning for å være sikker på at du forstår hva de sier og ønsker å formulere deg tydeligere i det talte ordet. I et nøtteskall, hvis du ikke kan stavemåten til et uvanlig ord, så er transkribering av lydfiler ikke en tjeneste du vil kunne tilby.

Sterke aksenter

Lyd kan være vanskelig for en person å dekode og oversette. Stemmen på lyden har ofte aksenter eller mangler klarhet, noe som gjør det vanskelig for mennesker å høre. Så det krever et enda høyere nivå av intelligens og lytting nøye for å hente informasjon fra den.

Ved transkribering av forelesninger og presentasjoner for fjernundervisningsplattformen, må produsenten sørge for konsistens i stemmen slik at hver presentasjon forblir kortfattet og relevant for elevene.

Hva med maskiner som transkriberer lyd?

Transkriberere er vanligvis ansatte eller frilansere som lytter til lyd og lager en utskrift. Med nyere og billigere AI-programvare blir transkripsjon mer effektiv med mindre menneskelig involvering.

Maskiner vil lage lydfilene fra en inngang ved hjelp av algoritmer og kunstig revisjonsprogramvare. Maskinen kan deretter transkribere disse lydstykkene for å lage en tekstfil med letthet, og produsere en forbedret kvalitet sammenlignet med menneskelig hjelp.

Kvinne som transkriberer lyd

Når det kommer til å ta opp samtaler, må du ta forskjellige ting i betraktning. Det er flere andre lyder som kan påvirke transkripsjon fra relevans til nøyaktighet. Det er derfor du ofte vil finne menneskelige transkriberere som gjør feil i prosessen. For å omgå dyrt og tidkrevende menneskelig arbeid har bedrifter investert ganske mye i maskiner med programvare for kunstig intelligens. Denne teknologien står fortsatt overfor flere problemer når det gjelder språk- og talegjenkjenning. Men de går raskt fremover og eliminerer behovet for både menneskelige arbeidere og monstrøse prislapper på nett. Fordi maskiner kan gjøre transkripsjon i stedet på en enkel måte til mye lavere kostnader.

Sammenligningen mellom mennesker og maskiner

Transkripsjoner produsert gjennom automatisert transkripsjon har kanskje ikke alltid samme verdi som menneskelige transkripsjoner. Programvare sliter med tolkning og forståelse av språklige termer eller slang i motsetning til noe som spansk eller kinesisk. På en måte forlater dette informasjon tapt i transkripsjonen og derfor vanskeligere å hente. De savner også opptakskontekst som drastisk reduserer effektiviteten i journalføringen. Potensielt forårsake dyrere feil og hull i opptak av hendelser.

Hvilke personer kan ha nytte av transkripsjon?

Mange mennesker vil gjerne transkribere lyden deres slik at de kan oversette eller dele den med den tiltenkte målgruppen. For nesten alle bransjer har tale-til-tekst-transkripsjon blitt et integrert element for å oppnå nøyaktighet og fortreffelighet. Noen bransjer er imidlertid mye mer avhengige av transkripsjon enn andre.

Brainstorming

Oppretting av digitalt innhold

Ettersom videoindustrien fortsetter å vokse, har den begynt å stole sterkt på transkripsjon av lyd fra videoer. Redigering og produksjon refererer vanligvis til tekstingsprosessen der de trenger noen til å transkribere voiceoveren. Videoredigerere, produsenter og videografer bruker mye transkripsjonsprogramvare i dag. For noen ganger er det ikke praktisk for dem å lytte nøye til et opptak.

For å bringe oss nærmere målet vårt om en automatisert prosess, har det vært stor utvikling innen redigeringsprogramvare som subtilt kan legge til undertekster mens du gjengir en rå videofil. Sluttresultatet ser fantastisk ut, og det er enkelt nok for alle hjemme med en datamaskin og redigeringsprogramvare.

Forskning og utvikling for å forbedre kundeopplevelsen

Forståelse av markedet bør være basert på å få den beste innsikten og dataene. Disse dataene involverer transkripsjon av kundesamtaler og telefonsamtaler, online undersøkelser og interaktiv testing. Det gir en rik forståelse av kundeproblemer på en empatisk måte. Analyseprosessen for dataanalyse transkriberer samtaler/frakoblet tilbakemelding og dokumenter. De tar også hensyn til andre interaksjoner for å lage rike transkripsjoner av hva kundene sier. Svar på undersøkelser er kodet i henhold til deres respektive fasetter. Poeng trekkes når de ikke er i samsvar med forskningsmål. UX-tester er interaktive for å samle verdifull innsikt om designfunksjoner fra kundenes synspunkt. Dataanalyse kan ikke oppnå dette alene.

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts