Kaksi vuotta sitten kysymys oli, ovatko tekoälytranskriptiot tarpeeksi hyviä. Nykyään useimmat selkeät äänitteet tuottavat lähes käyttökelpoisen tekstin. Oleellisempi kysymys on, mihin työhön tarvitaan ihminen ja mihin ei.

Tässä vertailussa käydään läpi erot, jotka oikeasti vaikuttavat, jotta voit sovittaa menetelmän jaksoosi.

Lyhyesti

Tekijä Tekoälytranskriptio Ihmisen tekemä transkriptio
Nopeus Minuutteja koko jaksolle Tunteja tai päiviä
Hinta Alhainen, usein kiinteä paketti Hinnoitellaan äänen minuuttien mukaan, huomattavasti korkeampi
Puhdas ääni Erittäin hyvä Erinomainen
Kohina, aksentit Tarkkuus laskee Selviää suurimmasta osasta
Nimet ja erikoissanasto Vaatii tarkistuksen Parempi, varsinkin sanalistan kanssa
Puhujien erottelu Hyvä, kun äänet erottuvat Luotettava
Sopii suurille erille Kyllä Hitaasti

Missä tekoäly voittaa

Määrä ja nopeus ratkaisevat, kun jaksoja on paljon. Jos sinulla on 80 vanhaa jaksoa tai julkaiset kaksi kertaa viikossa, yhden transkription odottaminen päivän verran ei toimi. Tekoäly käsittelee koko arkiston iltapäivässä.

Useimmissa käyttötarkoituksissa transkription tarvitsee vain olla tarpeeksi tarkka, jotta oikea kohta löytyy. Näitä ovat muistiinpanot, tarkistettavat lainaukset, tiivistelmät ja tutkimus. Tekoäly riittää siihen moninkertaisesti.

Tekoäly voi litteroida monia kieliä ja kääntää tuloksen. Ihmisasiantuntijoilla tämä olisi kallista, kun jokaiselle kielelle tarvitaan oma.

Missä ihminen voittaa edelleen

Oikeudelliset, lääketieteelliset ja vaatimustenmukaisuusasiakirjat vaativat yleensä ihmisen tarkistuksen. Kun virheellä on seurauksia, tarkistus on normi, joskus vaatimus.

Päällekkäinen puhe, voimakkaat aksentit, musiikki puheen alla ja huonot mikrofonit heikentävät tekoälyn tarkkuutta. Ihminen voi kuunnella kohdan uudelleen ja hyödyntää kontekstia.

Jos transkriptio on itse tuote, kuten painettu haastattelu, sen tyyli ja välimerkit tarvitsevat ihmisen tarkistuksen.

Yhdistelmä, johon useimmat tiimit päätyvät

  1. Tee ensin tekoälyn transkriptio.
  2. Lue se äänitettä vasten nimien, numeroiden ja kaiken, mitä aiot lainata, osalta.
  3. Lähetä vain vaikeat jaksot tai kriittiset osuudet ihmiseditorille.

Tämä pitää kustannukset lähellä tekoälyn hintaa ja kohdistaa ihmisen työn sinne, missä virheillä on väliä. Artikkelissamme tekoälytranskriptioiden tarkkuudesta on yksinkertainen tapa mitata oman jakson virheprosentti ennen päätöstä.

Kysymykset ennen valintaa

  • Mitä tapahtuu, jos transkriptiossa on väärä sana?
  • Lainaako joku sitä julkisesti?
  • Onko äänessä enemmän kuin kaksi puhujaa tai paljon kohinaa?
  • Kuinka monta jaksoa tarvitsen ja mihin mennessä?

Jos vastaukset ovat ”ei paljon”, ”ei”, ”ei” ja ”monta, pian”, käytä tekoälyä. Jos ensimmäinen vastaus on ”oikeudellinen ongelma”, käytä ihmistä.

Tekoälyn hyödyntäminen hyvin

Podcast To Transcript tekee puhujakohtaisesti merkityn, aikaleimallisen transkription Apple Podcastsin tai Spotifyn jaksosta, tekstitetystä YouTube-videosta tai mistä tahansa sivulta, jossa on ääntä. Jokaisella rivillä on aika, joten epäilyttävän kohdan tarkistaminen nauhoitteesta vie sekunteja. Jos harkitset muita työkaluja, vertailusivumme Podwiseen ja Recapioon kertovat erot.

Usein kysytyt kysymykset

Kuinka tarkka tekoälytranskriptio on?

Selkeässä puheessa, jossa on yksi tai kaksi puhujaa, se on yleensä niin hyvä, että korjaat vain nimet ja numerot. Kohinaisessa tai päällekkäisessä äänessä tarkkuus laskee, joten tarkista aina otos ennen kuin luotat siihen.

Onko ihmisen tekemä transkriptio aina parempi?

Ei aina. Ihminen pärjää paremmin vaikeassa äänessä, mutta on hitaampi ja kalliimpi. Muistiinpanoihin tai hakuun ero harvoin merkitsee mitään.

Voinko yhdistää molemmat samassa jaksossa?

Kyllä. Monet käyttävät tekoälyä koko tekstiin ja ihmistä tärkeiden osien oikolukuun.

Kumpi on parempi journalismiin?

Käytä tekoälyä kohdan löytämiseen ja tarkista jokainen lainaus äänitteestä. Podcast-lainausten tarkkaan käsittelyyn tarkoitettu tarkistuslistamme käy vaiheet läpi.