View
59
Download
0
Category
Preview:
DESCRIPTION
Live- ondertiteling & spraakherkenning De invloed van reductie bij live- ondertiteling op de perceptie van de ondertitels bij senioren ( Masterverhandeling Lisa Kussé ). Raphaël de Pitteurs Yoshi Denis. Live- ondertitelen Reductie Spraakherkenning Onderzoek Lisa Kussé - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Live-ondertiteling & spraakherkenning
De invloed van reductie bij live-ondertiteling op de perceptie van de ondertitels bij senioren
(Masterverhandeling Lisa Kussé)
Raphaël de PitteursYoshi Denis
Live ondertitelingDe geschreven weergave van
wat er gezegd wordt op een live show op televisie (Kussé, 2010)
Waarom live-ondertiteling?
Initieel voor doven en slechthorenden maar volgens onderzoek door VRT bleek het al snel buiten die groep in de smaak te vallen, vooral bij senioren.
Neon (Nederlandse Ondertiteling)Ondertitelingsproces wordt met
behulp van spraaktechnologie met 40% versneld
(Nog) niet mogelijk om volledig geautomatiseerd te ondertitelen
ReductieHet weglaten en herformuleren
van ondertitels om ze aan te passen aan de gemiddelde leessnelheid (Kussé, 2010)
Waarom reductie?Gemiddelde presentatiesnelheid
van ondertitels is 120 à 125 woorden per minuut
Gemiddelde spreeksnelheid tijdens liveshows is 180 woorden per minuut
Onderzoeksopzet35 senioren tussen 62 en 84 jaar
vulden een vragenlijst in over hun begrip en waardering van verschillende ondertitelde fragmenten
Controlegroep van 30 studenten3 fragmenten met telkens 3
verschillende ondertitelvarianten:◦Letterlijke variant◦Samengevat (25% reductie)◦Maximaal gereduceerd (50% reductie)
Resultaten van het onderzoekBeelden
◦Reductie verhoogt het begrip van de beelden maar niet van de inhoud.
Ondertitels◦Gereduceerde ondertitels geven
meer tijd om de beelden te bekijken maar krijgen een lagere waardering
Kanttekening bij het onderzoekLeeftijdsverschil binnen de
doelgroep is vrij groot, in hoeverre is dit representatief voor senioren?
Wanneer wordt iemand als een ‘senior’ beschouwd?
Wat is spraakherkenning?• De technologie om te identificeren en te reageren op hetgeen een wat een persoon zegt (Kotelly, 2003)
Private toepassingeno Zelfstudie• Leren van een vreemde taal door middel van “computer-
assisted learning”
o Gaming en vrijetijdsbesteding• Locatie restaurants, taxi’s, sportcomplexen, ... op
smartphone, PC, tablet bv. “Welke goede restaurants zijn hier?”
• Uitleg toeristische bezienswaardigheden bij GPS-toestellen
• Mens-systeem dialogen bij gaming of simulaties
Maatschappelijke toepassingenZorgsector:
◦ Computersystemen om patiënteninformatie op te vragen◦ Hulp voor patiënten met een spraakgebrek◦ Opmaak documenten◦ Controle op afstand voor patiënten die zelfstandig willen
blijven wonenE-government
◦ Informatieverstrekking buiten de openingstijden◦ Verbetering zoekfunctie binnen officiële archieven◦ Zoeken naar relevante passages binnen parlementaire
zittingen
Cultureel erfgoed◦ Verbetering zoekfunctie binnen digitaal beschikbaar
gemaakt erfgoed (d.m.v. geautomatiseerde “knowledge bases”)
◦ Voorziening van automatische ondertiteling van gearchiveerd geluids- en beeldmateriaal
Veiligheid◦ Snelle verwerking van grootschalige informatiestromen
Media mining◦ Aanpassing digitale informatie naar tekst en spraak◦ Behering persoonlijk profiel op gsm, PDA, etc.
Wat zijn de huidige implicaties?Voorlopig enkel Engels?Relatief stille omgeving nodigSpraakproblemen
VoorbeeldenWatsonSiri
Recommended