Automatisk talaridentifiering i transkriberingar

När en intervju eller ett möte eller något annat ljud transkriberas i Klang görs också en automatisk talar-identifikation (även kallat talardiarisering) vilket innebär att systemet skiljer på vem som sagt vad. Detta är t ex viktigt för att skilja på intervjuare och intervjuobjekt när man gör intervjuer.

Denna funktion har betydande fördelar för forskare, rekryterare och journalister, där snabb och korrekt identifiering av talare sparar tid och ökar effektiviteten.

I Klangs transkriberingsvy syns talare tydligt och det är enkelt att byta talare på ett stycke text eller ändra namnet på en talare.

Oumbärligt för forskare

Inom forskningen, särskilt kvalitativ forskning, är det avgörande att kunna särskilja mellan intervjuare och intervjuobjekt. Automatisk talar-identifikation i Klang möjliggör denna distinktion från början, vilket underlättar för forskare att fokusera på analysen och tolkningen av intervjumaterialet istället för manuell identifiering.

Effektiv Rekrytering med korrekta talarnamn

För rekryterare är snabb och exakt talar-identifikation värdefullt när man utvärderar kandidatintervjuer. Genom att automatiskt skilja på olika talare får rekryterare en mer strukturerad och överskådlig transkribering. Detta sparar inte bara tid utan ger också en klarare bild av interaktionen, vilket kan vara avgörande för rekryteringsbeslut.

Snabbar upp processen för journalister

Inom journalistiken är snabbheten i att transkribera och identifiera talare av stor vikt. Automatisk talar-identifikation i Klang ger journalister möjligheten att snabbt få en översikt över intervjuinnehållet. Dessutom underlättar redigeringsprocessen genom att korrekt identifierade talare automatiskt får sina riktiga namn.

Redigera och lägga till talare

För att ändra namn på talarna klickar man på namnet för att få upp en ruta där det går att ändra talare, döpa om dem och lägga till nya.

En användarvänlig funktion som stärker användarupplevelsen är färgkodningen av talare. Varje talare tilldelas en unik färg, vilket möjliggör enkel och snabb identifiering även när samma talare deltar i olika transkriberingar. Denna visuella indikator underlättar för användare att hålla isär talarna och följa dialogen smidigt.

Till grund för den här funktionaliteten ligger en avancerad AI-modell som är tränad att skilja olika röster åt, även när de är väldigt lika varandra.