मीटिंग को टेक्स्ट में डिकोड करना

प्रतिलेखन - एक लंबी रिकॉर्डिंग को पाठ में समझना। हुड के तहत, मॉडल न केवल शब्दों को पहचानता है, बल्कि वक्ताओं को अलग करने (डायराइजेशन) और काल को व्यवस्थित करने का भी प्रयास करता है। सटीकता तीन चीज़ों पर निर्भर करती है: अपरिचित नाम और शब्द, ओवरलैपिंग भाषण (एक-दूसरे को बाधित करना), और मजबूत उच्चारण या शोर। इसलिए उत्तोलन. सबसे पहली और सबसे कम आंकी गई बात यह है कि मॉडल को पहले से एक शब्दावली दी जाए: प्रतिभागियों के नाम, शीर्षक, संक्षिप्ताक्षरों की एक सूची। पहले से प्रस्तुत किए गए शब्द शुरू से अनुमान लगाए गए शब्दों की तुलना में कहीं अधिक सटीक रूप से पहचाने जाते हैं। दूसरा, स्पीकर और समय के अनुसार चिह्नों के बारे में पूछें, ताकि आप जल्दी से सही समय ढूंढ सकें। प्रो ट्रिक: यदि प्रविष्टि महत्वपूर्ण है, तो अनिश्चित स्थानों को कोष्ठक या एक चिन्ह के साथ चिह्नित करने के लिए कहें - इस तरह आप तुरंत देख सकते हैं कि चिकने, लेकिन संभवतः गलत पाठ पर भरोसा करने के बजाय, दोबारा जांच करनी है। अंदरूनी सूत्र: प्रतिलेखन की 80% गुणवत्ता इनपुट ध्वनि की गुणवत्ता से निर्धारित होती है - तालिका के केंद्र में एक अच्छा माइक्रोफोन किसी भी पोस्ट-प्रोसेसिंग से बेहतर है। एक सामान्य शुरुआती गलती एक भी नाम या संदर्भ के बिना दो घंटे की रिकॉर्डिंग पोस्ट करना है, और फिर दर्जनों त्रुटियों को मैन्युअल रूप से साफ़ करना है।