¿Qué es la transcripción de video?

¿Qué es la transcripción de video?

El proceso de convertir el habla de un video en texto se llama transcripción de video. Puede hacerse con tecnología de reconocimiento automático del habla, con un transcriptor humano o, aún mejor, combinando ambos. La transcripción también puede aplicarse a cualquier grabación de audio, llamada al 911, grabación de centros de llamadas, etc.

Tecnologías de reconocimiento del habla

Como subcampo interdisciplinar de la ciencia de la computación y la lingüística computacional, el reconocimiento automático del habla, a veces también denominado Del Habla al Texto, formula metodologías y tecnologías que permiten el reconocimiento y la traducción del discurso a texto. Esta ciencia integra conocimientos e investigaciones en ciencia de la computación, lingüística e ingeniería informática.

Muchos tipos de sistemas de reconocimiento del habla requieren “entrenamiento”. Al igual que muchas formas de inteligencia artificial, el entrenamiento ayuda a los sistemas informáticos en su percepción o reconocimiento mediante el desarrollo de patrones. El entrenamiento de un sistema de reconocimiento del habla se conoce como “inscripción”.

Para que un sistema realice la inscripción, un hablante debe leer un texto o determinado vocabulario a dicho sistema. El sistema recurre entonces a métodos de aprendizaje automático para analizar los patrones específicos de la voz y el habla y utiliza esos datos para afinar su reconocimiento del habla de dicha persona. Con el tiempo el sistema va mejorando, lo que se traduce en una mayor precisión.

Ha habido una larga historia de pruebas y errores con varias oleadas significativas de innovaciones en la tecnología de reconocimiento del habla. A medida que ha avanzado el aprendizaje automático, también lo ha hecho el reconocimiento del habla. En los últimos veinte años, se ha producido un aumento de los artículos académicos y los informes técnicos publicados sobre los avances de dicha tecnología. Muchas áreas de la industria y los llamados hogares “inteligentes” están dando al reconocimiento del habla una gran variedad de usos.

Aplicación del reconocimiento del habla

No todo el mundo se preocupa por conocer cómo funciona la programación mientras Alexa pueda entenderles y guiarlos hacia la cafetería más cercana. Sin embargo, gracias a estos avances, podemos hablar con nuestros automóviles, utilizar la conversión del habla a texto en nuestros teléfonos móviles y preguntar a nuestro asistente de Google cuántos kilómetros hay hasta la Luna.

Lo que ha hecho avanzar al reconocimiento del habla a pasos agigantados en los últimos años es un método de aprendizaje automático llamado Memoria a Largo Corto Plazo. No, esto no es cuando alguien olvida dónde ha dejado el móvil y corre a pedirle a Alexa que lo encuentre. Memoria a Largo Corto Plazo es una red neuronal recurrente que fue presentada inicialmente por Sepp Hochreiter y Jürgen Schmidhuber en 1997. Las redes neuronales recurrentes tienen la capacidad de realizar funciones de aprendizaje muy profundo que requieren recuerdos de eventos que pueden haber ocurrido varios miles de pasos atrás. Este “aprendizaje” o “recuperación desde la memoria” es enormemente importante para que el reconocimiento del habla funcione bien.

Como ocurre con todos los sistemas de inteligencia artificial con capacidad de aprendizaje profundo, este se perfecciona a sí mismo con el tiempo a medida que “aprende” y recibe más información. En el caso del reconocimiento del habla, el hecho de recibir información de varios usuarios con diferentes dialectos ayuda a que el sistema aprenda a identificar diferentes formas de pronunciar las mismas palabras.

Alrededor del 2007 se descubrió que el entrenamiento de la Memoria a Largo Corto Plazo con Clasificación Temporal Conexionista (CTC) superaba a muchos otros sistemas de reconocimiento del habla establecidos en aplicaciones específicas. No pasó mucho tiempo hasta que Google se metiera de lleno en la industria del reconocimiento del habla, utilizando CTC para entrenar su sistema y obteniendo un espectacular aumento del 49% en el rendimiento. Ahora se puede llevar esta tecnología a todas partes a través de Google Voice en los teléfonos móviles.

Calidad y edición

Como se mencionaba anteriormente, la mejor opción para lograr una transcripción de video de calidad es una combinación de tecnología de reconocimiento automático del habla y un transcriptor humano. ¿Cuántas veces ha utilizado la tecnología de reconocimiento del habla de su teléfono celular y ha agradecido haber revisado antes de darle al botón Enviar? Incluso Google Voice comete errores a menudo. Cuanto mayor sea la calidad del software de reconocimiento del habla en el que invierta, menos errores pueden ocurrir. Sin embargo, en este momento ningún software de reconocimiento del habla es perfecto.

Utilizar sólo un transcriptor humano es tedioso y caro, ya que revisar las cintas de audio y transcribirlas manualmente puede llevar mucho tiempo. El proceso, sin embargo, se puede hacer y con buenos resultados, pero el coste total, si se tienen en cuenta las horas de trabajo, los beneficios y demás, puede ser enorme. Por eso la mejor opción para hacer revisiones y ediciones es combinar los esfuerzos de un transcriptor humano con el uso de una aplicación de reconocimiento del habla de alta calidad.

Consulte el siguiente video de tres minutos para conocer cómo se puede utilizar la tecnología para transcribir automáticamente y con precisión una grabación compleja de una audiencia del Comité del Senado con varios oradores, incluido Mark Zuckerberg. A continuación, conozca lo fácil que es generar una transcripción imprimible con marcas de tiempo e identificadores de oradores y extraer el texto para utilizarlo en informes, subtítulos y redacción. Véalo en pantalla completa y en alta definición para captar todos los detalles. El video utiliza el software de CaseGuard para realizar la transcripción automática.

¿Por qué transcribir un video?

Hay muchas razones por las que utilizar la transcripción de video. Muchos casos judiciales se celebran por videoconferencia y es necesario dejar constancia escrita de lo ocurrido en el proceso judicial. Una reunión de negocios puede grabarse por video y más tarde se puede realizar una transcripción para que todos los asistentes tengan notas. También se pueden poner subtítulos a una conferencia de prensa, a una clase, a una película o a videos de vigilancia. Esto supone un mayor acceso para las personas con problemas de audición o con otras dificultades. Las razones para utilizar la transcripción de video pueden ser infinitas.

Transcripción y privacidad

Una de las razones más importantes por las que querría transcribir sus archivos de video o audio es para analizar el discurso en busca de toda la información privada, personal y confidencial con el fin de eliminarla de las grabaciones, ya sea silenciando o encubriendo. Consulte el video que aparece a continuación y vea cómo el uso de esta tecnología requiere un mínimo de esfuerzo y puede conseguir mucho en cuestión de segundos. Intente verlo en pantalla completa y en alta definición para captar todos los detalles.

El reconocimiento automático del habla, la transcripción y el análisis de texto a través del aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden ayudar a eliminar toda la información sensible de cualquier archivo de video o audio. Esto puede hacerse de forma automática lo mismo en uno que en un millón de archivos.

Conclusión

A fin de cuentas, no importa realmente si usted trabaja en un departamento de tecnología de la información o para el Gobierno, las fuerzas del orden, en un hospital, un centro de llamadas, un centro comercial, un banco o cualquier otro lugar. Aprovechar la tecnología de reconocimiento automático del habla tendrá un gran impacto en la forma en que hace negocios y puede ser una de las decisiones más inteligentes que usted tome. Además, ahorrará mucho tiempo, esfuerzo y dinero.