Automatisk identifikasjon av taler i transkripsjoner

Når et intervju, et møte eller annen lyd transkriberes i Klang.ai, utføres en automatisk identifikasjon av talere, også kjent som speaker diarization. Dette innebærer at systemet skiller mellom hvem som sa hva, noe som er spesielt viktig for å skille mellom intervjuer og intervjuobjekt under intervjuer.

Fordeler med denne funksjonen

Denne funksjonen tilbyr betydelige fordeler for forskere, rekrutterere og journalister ved at rask og nøyaktig identifikasjon av talere sparer tid og øker effektiviteten.

Tydelig synlige talere i transkripsjonsvisningen: Talere er klart identifiserte, og det er enkelt å endre taler for en tekstbit eller endre en talers navn.

Uunnværlig for forskere

I forskning, spesielt innen kvalitativ forskning, er det avgjørende å kunne skille mellom intervjuer og intervjuobjekt. Automatisk talergjenkjenning i Klang letter denne distinksjonen fra starten, noe som lar forskere fokusere på analyse og tolkning av intervjuet materiale i stedet for manuell identifikasjon.

Effektiv rekruttering med nøyaktige talernavn

For rekrutterere er rask og nøyaktig identifikasjon av talere verdifull når man vurderer kandidatintervjuer. Ved automatisk å skille mellom forskjellige talere, får rekrutterere en mer strukturert og forståelig transkripsjon. Dette sparer ikke bare tid, men gir også et klarere bilde av interaksjonen, noe som kan være avgjørende for rekrutteringsbeslutninger.

Å fremskynde prosessen for journalister

I journalistikk er hastigheten på transkribering og identifikasjon av talere svært viktig. Automatisk identifikasjon av talere i Klang gir journalister muligheten til raskt å få en oversikt over intervjuinnholdet. Dessuten blir redigeringsprosessen lettere ved at talere som er korrekt identifisert automatisk får sine virkelige navn.

Redigering og tillegging av talere

For å endre navnene på talerne, klikk på navnet for å få opp en boks hvor du kan endre taleren, gi dem nye navn, og legge til nye. En brukervennlig funksjon som forbedrer brukeropplevelsen er fargekoding av talere. Hver taler får tildelt en unik farge, noe som gjør det enkelt og raskt å identifisere dem, selv når den samme taleren deltar i forskjellige transkripsjoner. Dette visuelle hjelpemiddelet hjelper brukere med å skille mellom talere og følge dialogen på en smidig måte.