Zoom en Teams hebben beide een aantrekkelijke functie die deelnemers in staat stelt om te activeren ondertiteling. Deze tool biedt gebruikers waardevolle visuele ondersteuning bij het volgen van de sessies door automatisch een live transcriptie te maken van wat er wordt gezegd.
Zowel Teams als Zoom gebruiken geautomatiseerde spraakherkenningsalgoritmen om de spraak in realtime te transcriberen. Deze zijn volledig geautomatiseerd, met weinig tot geen voorbereiding vereist van de vergaderhost.
Zoom offers two ways to add closed captioning to your Zoom meetings and webinars. In meetings, the host can assign manual captioning to a meeting guest using an integrated third-party closed captioning provider. Zoom also has an automated captioning capability that can be turned on and off without any additional work from the meeting host.
Zoom's automatische ondertiteling wordt geschat ongeveer 80% nauwkeurigheid.
Gebruikers kunnen live-ondertiteling inschakelen tijdens Microsoft Teams vergaderingen, die onmiddellijk onder de videofeed worden weergegeven. Onderzoek suggereert dat deze ondertitels een nauwkeurigheid van 85%-90% kunnen bereiken.
Beide platforms kunnen voldoende ondertitelingskwaliteit bieden, om te helpen bij het begrijpen van wat er wordt gezegd. Echter, de meeste geautomatiseerde spraakherkenningssystemen falen wanneer sprekers ongebruikelijke woorden of uitdrukkingen gebruiken. Bijvoorbeeld, kenmerkende merknamen of minder populaire namen met alternatieve spellingen.
AI-aangedreven spraak-naar-tekst engines zijn van nature voorspellend. Als een term niet in een standaardwoordenboek staat en niet vaak of helemaal niet wordt gebruikt in informele gesprekken, zullen de engines deze niet anticiperen in uw sessies.
Discover 5 surprising captioning facts →
Meer geavanceerde AI-ondersteunde ondertitelingssystemen, zoals Interprefy Captions, kunnen worden aangepast om belangrijke en ongebruikelijke woorden en zinnen op te nemen die normale engines over het hoofd zouden zien.
Dit wordt bereikt door het systeem aan te passen om trefwoorden op te nemen die belangrijk zijn voor uw sessie.
Door deze termen van tevoren in het systeem in te voeren, zal het systeem zich bewust zijn van hun bestaan, ze kunnen detecteren en ze correct transcriberen wanneer ze tijdens een sessie verschijnen.
De volgende zijn voorbeelden van termen die spraak-naar-tekst-systemen vaak missen:
Laten we de engines meteen testen. Met behulp van de automatische ondertiteling voor dezelfde uitspraak in Teams, Zoom en Interprefy, vergelijken we de drie methoden naast elkaar.
Stel je een bedrijf voor genaamd "Bravocado." Bravocado is van plan een bedrijf brede townhall‑bijeenkomst te houden om hun nieuwe CEO, Aleks Ritchie, te presenteren en hun nieuwste product, de FRT 420, te lanceren.
Hieronder staan de transcripties van de openingsopmerkingen in MS Teams, Zoom en Interprefy.
|
Origineel script Hallo en welkom in de Bravocado Town Hall. Over een minuut gaan we onze nieuwe CEO, Aleks Richie, ontmoeten, en we zijn ook van plan je te vertellen over onze aankomende productlancering voor de FRT 420. |
De volgende zijn belangrijke termen die relevant zijn voor het evenement, maar die doorgaans niet door AI‑engines worden geïdentificeerd:
Laten we nu de ondertitels bekijken die op elk platform worden weergegeven tijdens een vergadering met exact dezelfde gesproken zinnen.
Microsoft Teams zal onze eerste stop zijn. De identieke woorden hierboven werden hardop en duidelijk uitgesproken tijdens een Microsoft Teams-vergadering met de automatische ondertitelingsoptie ingeschakeld.
Dit is het resultaat:
Zoals we kunnen zien, leverde de engine van Microsoft's voldoende kwaliteit om een begrip te krijgen, maar miste de drie belangrijke trefwoorden.
| Originele term | Teams-uitvoer | |
| Bravocado | → | Bravoure |
| Aleks Richie | → | Alex Ritchie |
| FRT-420 | → | FT-420 |
Laten we nu de ondertitelingsfunctie van Zoom verkennen. We volgden dezelfde procedure, namen deel aan een Zoom-vergadering, schakelden Zoom-ondertitels in en spraken de woorden duidelijk en hardop.
Dit is het resultaat:
De resultaten van Zoom verschilden enigszins van die van Teams. De interpunctie en zinsstructuur zijn een beetje onjuist, en Zoom identificeerde ook enkele belangrijke termen verkeerd.
| Originele term | Zoom-uitvoer | |
| Bravocado | → | bravoado |
| Aleks Richie | → | Alex. Ritchie |
| FRT-420 | → | Frt. 420 |
Terwijl Zoom en Teams automatisch ruwe output leveren op basis van hun gebruikelijke trainingsgegevens, gaat Interprefy een stap verder door de spraak-naar-tekst engine te optimaliseren. Dit wordt bereikt door het systeem te verbeteren met sleuteltermen die uniek en uiterst relevant zijn voor uw sessie.
Dit was het resultaat:
Zoals we kunnen zien, werden alle drie sleuteltermen nauwkeurig vastgelegd door het ondertitelingssysteem van Interprefy's, nadat de engine was geoptimaliseerd.
Standaard AI-engines kunnen ondertitels leveren die nuttig zijn om een algemeen gevoel te krijgen van wat er wordt gesproken. In ons experiment toonden we aan dat als de systemen niet waren uitgerust om speciale aandacht te besteden aan specifieke terminologie, ze allemaal de drie belangrijkste woorden die we zochten, misten.
Als "goed genoeg" voldoende is, kunnen ondertitels van Zoom en Teams een haalbare optie zijn om gebruikers een hulpmiddel te bieden dat hen helpt een basisbegrip te krijgen. Echter, afhankelijk van de context en relevantie van uw evenement, kan het adopteren van een systeem dat bijna zeker cruciale zinnen verkeerd spelt, een riskante keuze zijn.
Gespecialiseerde ondertitelingssystemen zoals Interprefy Captions kunnen u helpen de nauwkeurigheid te verbeteren boven de standaard. En het beste is dat ze kunnen worden toegevoegd aan uw Zoom-webinars, Teams-vergaderingen, of elk ander vergaderplatform dat u' gebruikt, zodat u uw ondertitelingservaring overal naar een hoger niveau kunt tillen.