Registratie, transcriptie en gebruik van gesproken content
Krijg meer inzicht in de werking van ASR
Hoewel ASR de laatste jaren aanzienlijke ontwikkelingen kende, kan het worden beschreven als een proces dat bestaat uit vier stappen.
De toekomst van spraakherkenning is beschikbaar voor jou
Veelgestelde vragen
Wil jij graag meer leren over automatische spraakherkenning? Bekijk dan onze FAQ's.
Automatische spraakherkenning (ASR) is de naam die gegeven wordt aan de technologie die gebruikt wordt om gesproken woorden om te zetten in geschreven tekst. De laatste jaren kende ASR aanzienlijke ontwikkelingen. Ons O&O-team draagt bij aan de voortdurende evolutie.
Acolad maakt gebruik van een Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR) op basis van de automatische identificatie van zeer korte audiosequenties. Dankzij deze technologie kan een transcriptie van zeer goede kwaliteit worden opgesteld, op voorwaarde dat de gebruikte opname correct is gemaakt. Onze werkmethode houdt in dat wij niet alleen opnames kunnen verwerken die niet-gespecialiseerde woordenschat bevatten, maar ook opnames met specifiekere termen (technisch, juridisch, medisch, enz.).
ASR-technologie is een essentiële tool geworden voor diverse sectoren, waaronder de juridische sector, financiële sector, overheidssector, gezondheidszorgsector en mediasector. Op deze gebieden waar voortdurende gesprekken en nauwkeurige opnames essentieel zijn, is ASR geschikt voor meerdere doelstellingen. Hier zijn een aantal gevallen waarin ASR gebruikt wordt:
Juridisch: Bij juridische procedures is het van essentieel belang om elk woord dat door getuigen en betrokken partijen gesproken wordt, op te nemen. De ASR-technologie vormt een aanpasbare en betrouwbare oplossing voor digitale transcriptie, biedt het hoofd aan het tekort aan juridische verslagleggers en waarborgt accurate en volledige opnames.
Opleiding en onderwijs: ASR-captions en -transcripties kunnen studenten met gehoorverlies of gehoorstoornissen ondersteunen in klaslokalen. Het komt ook ten goede aan niet-moedertaalsprekers, pendelaars en studenten met diverse behoeften, want het bevordert een inclusieve leeromgeving.
Gezondheidszorg: Dokters gebruiken ASR voor de transcriptie van nota's uit patiëntvergaderingen of de documentatie van procedures tijdens operaties. Dit bevordert de effectiviteit en nauwkeurigheid van medische documentatie.
Multimedia: Mediaproductiebedrijven gebruiken ASR voor livecaptions en mediatranscriptie om toegankelijkheid en conformiteit voor diverse mediacontent te waarborgen.
Bedrijfswereld: Captions en transcriptie op basis van ASR ondersteunen bedrijven bij de creatie van inclusieve omgevingen door toegankelijk opleidingsmateriaal te verstrekken. Dit beantwoordt aan de verschillende behoeften van werknemers en bevordert gelijke deelname en begrip.
ASR biedt het hoofd aan het groeiende tekort aan traditionele transcriptiedeskundigen, maar kan ook de kwaliteit van captions en transcripties verbeteren. Dankzij AI-systemen kan ASR worden getraind en informatie sneller en beter absorberen dan mensen. Het ideale formaat vereist wel nog steeds de tussenkomst van mensen om de door AI geproduceerde content te verifiëren. Deze editingstap is bijzonder belangrijk wanneer de ASR toegankelijkheidsinitiatieven ondersteunt waarbij richtsnoeren en wetgeving nagenoeg perfecte accuraatheid vergen.