Schnellere Transkription durch Spracherkennung?

Abstract

Ist Spracherkennung dazu in der Lage, Forschenden eine schnellere Transkription ihrer Interview-Audioaufnahmen zu ermöglichen als die bisher etablierte Form der manuellen Transkription? Die Untersuchung, über die hier berichtet wird, wirft einen ersten empirischen Blick auf die Möglichkeit, die Transkription von Interviews im sozialwissenschaftlichen Kontext durch den Einsatz von Spracherkennungssoftware zu bewältigen. Hierzu wurden von 20 Personen unter gleichen Bedingungen Transkripte sowohl manuell als auch unter Zuhilfenahme von Spracherkennungssoftware erstellt. Die Erfahrungen hiermit wurden qualitativ und quantitativ ausgewertet. Dabei lässt sich feststellen, dass Spracherkennung und manuelle Transkription etwa gleiche Bearbeitungszeiten benötigen, die Spracherkennung aber hinsichtlich ihrer Präzision und Bedienbarkeit deutliche Schwächen aufweist.

The study outlined in this paper addresses the question: Does the use of speech recognition software allow a faster transcription of interview and audio recordings than traditional modes of transcription? Under similar conditions, 20 people made a transcript using a traditional method of transcription and then using Speech Recognition Software the same transcript. The outcomes were evaluated quantitatively and qualitatively. The results revealed that both modes of transcription need the same amount of working time. Concerning the precision and operability, it can be said that the Speech Recognition Software shows clear weaknesses.

El estudio presentado en esta contribución abordó la pregunta: ¿El uso de software para el reconocimiento de voz permite una transcripción más rápida de las entrevistas y grabaciones de audio que los modos tradicionales de transcripción? En condiciones similares 20 personas hicieron una transcripción de la misma entrevista usando métodos tradicionales y software de reconocimiento de voz. Se evaluaron cualitativa y cuantitativamente los resultados. Éstos revelan que ambos modos de transcripción requieren la misma inversión de tiempo. Con relación a la precisión y funcionamiento, se puede decir que el software de reconocimiento de voz muestra claras debilidades.