KI-erstellte Untertitel zur Nutzung der Videoleistung
In einer Welt, in der Videos in immer mehr öffentlichen Räumen angesehen werden und die Lautstärke deutlich verringert oder ganz stummgeschaltet wird, bieten Untertitel ein wesentliches Mittel, um sicherzustellen, dass die Zuschauer Ihre Botschaft verstehen. Sie vereinen akustische Inhalte mit visuellen Elementen, so dass die Zuschauer Ihre Daten auch dann korrekt verarbeiten, wenn kein Ton zu hören ist!
Diese verringerte Lautstärke ist jedoch möglicherweise nur manchmal freiwillig. Hörprobleme sind eine große globale Herausforderung, da derzeit 466 Millionen Menschen auf der Welt in gewissem Maße unter einem eingeschränkten Hörvermögen leiden. Diese Zahl wird in den nächsten drei Jahrzehnten dramatisch ansteigen – auf 700 Millionen bis 2050.
Mehr als diese Zahlen wird angenommen, dass weltweit 2,5 Milliarden Menschen unterschiedlich stark an Hörverlust leiden, und wenn man das weiß, ist es nicht verwunderlich, dass Untertitel, ursprünglich, als Filme mit Ton möglich wurden, verwendet wurden, um Schwerhörige zu unterstützen. Und dies wird auch in Zukunft ein relevanter Zweck für die Untertitelung von Videos sein.
Studien haben gezeigt, dass das Verständnis, die Aufmerksamkeit und das Gedächtnis von Videos erheblich verbessert werden, wenn Untertitel vorhanden sind. Tatsächlich erhöhen sie die Engagement-Raten um bis zu 80 %. Obwohl Untertitel die geheime Würze des Videorezepts sind, ist es nicht jede Art von Untertiteln, die zu einer verbesserten SEO beitragen können. Es muss sich um eine Untertiteldatei handeln, die als geschlossene Untertitel bezeichnet wird. Dies ist die Art von Untertiteln, die als SRT- oder VTT-Datei zusammen mit dem Video auf der Videoverteilungsplattform hochgeladen werden und ein- und ausgeschaltet werden können. Darüber hinaus bietet es die Möglichkeit, Untertitel in verschiedenen Sprachen hinzuzufügen, zwischen denen das Publikum wählen kann.
Funktionsweise von Spracherkennung und automatisch geschlossenen Untertiteln
Vereinfacht ausgedrückt erstellt KI geschlossene Untertitel durch Text-to-Speech-Spracherkennung
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Der erste Schritt des ASR-Prozesses besteht darin, Audio empfangen zu können. Von hier aus kann die KI das Audio durcharbeiten, um Sprache mit einer maschinenlesbaren ASR abzugleichen, ist nur eine von mehreren Komponenten, die in diesen Prozess einfließen (Automated Speech Recognition). Viele zielen darauf ab, die Genauigkeit des Endprodukts zu erhöhen und gleichzeitig Untertitel anzubieten. Zu diesen Ideen und Innovationen gehören: Es wird ein Textformat verwendet. Worte, die rudimentär ausgesprochen werden, müssen äußerst deutlich gehört werden, um verstanden zu werden. Obwohl die Genauigkeit geringer ist als bei klarer, einleitender Sprache, kann eine ausgefeiltere KI mit natürlicher Sprache, Akzenten und Dialekten umgehen.
KI-Vokabular:
Künstliche Intelligenz wird versuchen, das, was sie als Sprache identifiziert, im Rahmen des Spracherkennungsprozesses mit einer Vokabelliste von Begriffen abzugleichen. Derzeit kann die KI nur Wörter tippen, mit denen sie vertraut ist. Es wird versuchen, eine Zeit, die es nicht kennt, mit einem Wort in seinem Wortschatz in Verbindung zu bringen. Zum Beispiel kann es "Arme sind" als nächste Nähe zurückgeben, wenn der Ausdruck "Webinar" unbekannt ist.
Die Unterscheidung zwischen Sprachlauten und anderen Audiosignalen ist ein weiterer Aspekt. Das kann sich anhören, als würde die Menge klatschen oder ein Ball geschlagen, oder es könnte ein Spieler sein, der während einer Fahrt stöhnt.
Spracherkennung: Während die meisten Inhalte in einer einzigen Sprache vorliegen, können einige gemischt sein. Zum Beispiel kann eine Nachrichtensendung von einem englischsprachigen Ansager zu einem spanischsprachigen Interviewpartner wechseln. In diesen Fällen ist es für die Technologie von Vorteil, die vielen Sprachen gleichzeitig zu erkennen und zu unterscheiden, anzuerkennen, dass sich die Sprache geändert hat, und eine Liste von Wörtern zu verwenden, die mit dieser Sprache verbunden sind. Dennoch gibt es dafür möglicherweise nur wenige Verwendungsmöglichkeiten. Selten würde ein Rechteinhaber Inhalte wünschen, die geschlossene Untertitel in zahlreichen Sprachen enthalten.
Diarisierung: Unter Diarisierung versteht man die Fähigkeit, zwischen mehreren Sprechern zu unterscheiden. Zum Beispiel sprechen viele Personen während eines Vorstellungsgesprächs, manchmal mit einer Person, die Fragen stellt, und einer oder mehreren Personen, die antworten. Wenn es für die Genauigkeit erforderlich ist, kann eine Trennung von Sprechern erforderlich sein, um verschiedene Akzente und Dialekte zu interpretieren. Zu erkennen, wann ein Sprecher zu sprechen beginnt und aufhört, kann auch helfen, Untertitel aufzulockern. Dies kann geschehen, um sie auf viele Sprecher aufzuteilen oder die Interpunktion bei Bedarf zu ergänzen. Als komplexeres Beispiel kann dies sogar verwendet werden, um den Sprecher zu identifizieren und ihn mit seinem Namen zu verknüpfen.
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Erleichtern Sie die Lesbarkeit Ihrer Untertitel mit unseren Voreinstellungen Verwenden Sie Untertitelvoreinstellungen, um Ihre Untertitel lesbarer und angenehmer zu gestalten. Nachdem Ihr Untertitel erstellt wurde, müssen Sie nur noch eine der Voreinstellungen aus dem Menü auf der rechten Seite auswählen. Wenn Sie mit dem Aussehen immer noch nicht zufrieden sind, können Sie alles an den Untertiteln anpassen, von der Farbe des Textes und des Hintergrunds bis hin zur Menge des Abstands oder der Schriftart selbst.
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Verwenden Sie benutzerdefinierte Schriftarten in Ihren Untertiteln Wenn Sie strenge Markenrichtlinien einhalten müssen oder einfach nur in all Ihren Videoinhalten konsistent sein möchten, können Sie auch Ihre eigenen benutzerdefinierten Schriftarten in Wavel Studio hochladen. Dank Ihrer Google Fonts-Integration bieten wir bereits über 900 integrierte Schriftarten an, aber Sie können der Bibliothek jederzeit Ihre eigenen Schriftdateien hinzufügen, indem Sie sie von Ihrem Computer ziehen.
Manuelle Bearbeitung:
Die menschliche Untertitelkomponente sollte nur teilweise durch automatisch geschlossene Untertitel ersetzt werden. Es wird weiterhin empfohlen, diese automatisch generierten Transkripte auf Richtigkeit und Präferenz überprüfen zu lassen. Wenn Sie beispielsweise ein Homophon korrigieren oder einen Satz wie "Wir haben unser Geschäft um 88 % gesteigert" statt "Wir haben unser Geschäft um achtundachtzig % gesteigert" lauten lassen. Auch für das Training kann eine Korrektur der Transkription langfristige Vorteile haben. Das Lektorat muss also nicht nur kurzfristig von Vorteil sein.
Kontext:
Sind "nackte" oder "nackte" Essentials das, wonach Sie suchen? Hat jemand "acht" von etwas gegessen, oder hat er nur "gegessen"? Homophone sind Wörter, die den gleichen Klang haben, aber unterschiedliche Bedeutungen haben (homo: "same" und phone: "sound"). Obwohl es im Englischen viele Homophone gibt und es deshalb schwierig ist, sie zu transliterieren, sind Homophone nicht nur in einer Sprache zu finden. Das Thema muss im Kontext verstanden werden, damit es richtig ist. Dies ist nicht auf den Kontext eines einzelnen Satzes beschränkt. Zum Beispiel kann "der Junge war minderjährig" und "der Junge war Bergmann" wahr sein. Da es sich jedoch um ein Kind handelt, geht es mehr um sein Alter als um seinen Beruf.
Audiobeschreibung:
Die KI kann über verbale Hinweise hinausblicken, um visuelle Hinweise aufzunehmen, obwohl dies für eine KI eine komplexere Übung ist, die sie für die Erstellung von Untertiteln einsetzen kann. Dazu gehört auch, Konzepte zu verstehen, wie z.B. dass jemand auf die Bühne kommt oder dass es regnet. Dies kann dann sowohl für einen größeren Kontext als auch für visuelle Elemente von Untertiteln verwendet werden.
Die Mehrsprachigkeit und Mehrstimmigkeit, die präzise Spracherkennung und die benutzerfreundliche Oberfläche von Wavel Studio machen es zur idealen Wahl für die Erstellung hochwertiger Untertitel für Produkt-Tutorial-Videos in verschiedenen Sprachen und Stilen.