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  <title>El blog de Transcribe Labs</title>
  <subtitle>Cómo probamos la calidad de las transcripciones y qué descubrimos.</subtitle>
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  <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
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    <title>Por qué un solo motor no basta: más motores solo ayudan si fallan de forma distinta</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Un motor se equivoca siempre con nombres y cifras. Más motores solo ayudan si fallan en sitios distintos. Una entrevista real, incluido dónde perdimos.</summary>
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    <title>Los errores de transcripción más peligrosos se leen perfectamente</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Una negación invertida se lee perfectamente y una votación por mayoría no la detecta. Por eso las herramientas deben mostrar sus dudas. Revisamos 15.</summary>
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    <title>El WER miente. Así medimos la precisión en entrevistas reales</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>La métrica de error favorita del sector engaña con entrevistas. Nuestra alternativa: revisar primero la referencia y contar los errores que cambian el sentido.</summary>
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    <title>Cuando las entrevistas cambian de idioma</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Entrevistado en español, investigadora china y un intérprete. La documentación y el laboratorio nos engañaron; una grabación real dijo lo contrario.</summary>
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    <title>¿Quién dijo eso? Atribuir hablantes cuando habla mucha gente</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Las etiquetas de hablante integradas se desvían al sumar personas. Aprender antes cada voz nos dio más del 99 % en reuniones públicas, si hay turnos.</summary>
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    <title>Notas de campo de 27 idiomas: cómo elegimos los motores para cada uno</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Ningún motor es el mejor en todo. El índice de nuestras pruebas idioma por idioma: qué motores elegimos para cada uno de los 27 idiomas y por qué.</summary>
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    <title>Árabe: la gente habla en dialecto y los subtítulos escriben MSA. Cómo elegimos los motores de todos modos</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Mismo motor, otra transcripción de referencia: la tasa de error pasó del 49% al 18%. La diglosia árabe nos obligó a juzgar por significado, frase a frase.</summary>
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    <title>Checo: el prefijo de dos letras que decidió nuestra alineación de motores</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>En checo, «no» suele ser solo ne- delante del verbo. En nuestro fragmento más difícil, Speechmatics lo perdió y Soniox lo mantuvo. Cómo elegimos motores.</summary>
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    <title>Danés: sustituimos el motor más limpio en el fragmento más parecido a una entrevista</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>En el fragmento danés más parecido a una entrevista real, AssemblyAI fue el más limpio. Aun así lo sustituimos por Soniox. Nuestras razones y las contrarias.</summary>
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    <title>Alemán: cuando el dialecto vienés hizo que el motor más estable se pasara al inglés</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Tres películas alemanas y una austriaca. AssemblyAI fue el más limpio en alemán estándar y pasó al inglés con el dialecto vienés. Doubao nunca dejó el alemán.</summary>
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    <title>Griego: si se pierden las tildes, la mitad de las palabras se desmorona</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Un motor daba griego real pero se tragaba todas las vocales acentuadas. En griego la tasa de error es alta por naturaleza. Cómo elegimos con cuatro fragmentos.</summary>
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    <title>Inglés: dos pistas de referencia que fallan en sitios distintos</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro escenas de cine en inglés leídas línea por línea. AssemblyAI y Doubao rara vez cometen el mismo error, y por eso ambos respaldan a ElevenLabs.</summary>
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    <title>Español: el motor que nuestro propio código hizo parecer roto</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro escenas de cine de España, México y Argentina. Doubao llegó a darse por roto en español. La causa real era un código de idioma que pusimos mal.</summary>
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    <title>Finés: casi perfecto con habla clara, frases inventadas bajo el fuego de ametralladora</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>En conversación clara en finés, ElevenLabs no cometió errores reales. Bajo disparos de un filme bélico, todos inventaron frases. Y por qué no usamos Soniox.</summary>
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    <title>Francés: tres motores, una frase, el mismo significado equivocado</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro escenas de la banlieue, París y Quebec. Doubao fue el único motor no principal que nunca inventó ni invirtió una frase, y el WER no nos dijo nada.</summary>
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    <title>Húngaro: por qué nos quedamos con el motor que escribió «billete» 23 veces</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cinco fragmentos de cine húngaro. AssemblyAI repitió una palabra 23 veces en una pelea y estuvo limpio en una cafetería. Lo mantuvimos. Las pruebas en contra.</summary>
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    <title>Indonesio: alguien grita pidiendo ayuda y el motor escribe «gracias»</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Los cuatro fragmentos de prueba en indonesio son de una película. Qué inventaron los motores en las escenas ruidosas y por qué Soniox sustituyó a AssemblyAI.</summary>
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    <title>Italiano: cuando nuestra pista principal oyó un lamento como un elogio</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro escenas de Roma, Sicilia, Nápoles y Milán. En una línea clave, Doubao fue el único de diez motores que acertó; ElevenLabs invirtió el significado.</summary>
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    <title>Japonés: el motor que parecía el mejor estaba borrando las muletillas</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Dos películas de los años cincuenta y dos entrevistas: cómo las muletillas dieron la vuelta a nuestra clasificación y por qué Soniox sustituyó a AssemblyAI.</summary>
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    <title>Coreano: tres motores, la misma negación equivocada</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro escenas de cine coreano: por qué ElevenLabs ganó con holgura, por qué Doubao y Soniox sustituyeron a AssemblyAI y qué nos enseñó un error compartido.</summary>
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    <title>Malayo: el hablante pasó al inglés y el motor lo tradujo de vuelta</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Las entrevistas en malayo alternan malayo e inglés a media frase. El error más arriesgado: un motor que reescribe el inglés como malayo fluido.</summary>
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    <title>Neerlandés: ningún motor cruzó una línea roja. ¿Cómo elegir, entonces?</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro clips en neerlandés, cuatro motores, ni frases inventadas, ni inversiones, ni bucles. Si las líneas rojas no separan, miramos quién falla distinto.</summary>
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    <title>Noruego: &quot;no fuimos infieles&quot; se convirtió en &quot;elegimos ser infieles&quot;</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cinco clips de cine noruego y un pódcast. Un motor convirtió &quot;no fuimos infieles&quot; en &quot;elegimos ser infieles&quot; tres veces, con audio claro. Cómo elegimos.</summary>
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    <title>Polaco: quita un &quot;nie&quot; y &quot;no tendré hijos&quot; pasa a ser &quot;los tendré&quot;</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro clips de cine polaco, una negación invertida, y bastó para dejar fuera a un motor. Cómo elegimos motores para el polaco y por qué cambiamos uno.</summary>
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    <title>Portugués: tres frases invertidas y una frase clave rescatada</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cine brasileño y tres conversaciones reales: Gemini invirtió una frase en cada una, pero a menudo superó a la pista principal. Sin clip de portugués europeo.</summary>
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    <title>Rumano: &quot;¿Tienes hambre?&quot; se convirtió en &quot;Me muero de hambre&quot;</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>En el clip rumano más claro, un motor invirtió tres significados en un minuto. Y fue el primer idioma en que los resultados nos hicieron cambiar una pista.</summary>
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    <title>Ruso: la frase en la que fallaron los dos motores de referencia</title>
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    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cómo probamos ocho motores de voz en cuatro escenas difíciles de cine ruso, qué salió mal y por qué usamos ElevenLabs con AssemblyAI, Doubao y Gemini.</summary>
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    <title>Sueco: cuando &quot;¡pide perdón!&quot; se convirtió en &quot;pido perdón&quot;</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro clips en sueco, nueve motores. Un acosador ordena a su víctima que pida perdón; cuatro motores lo convirtieron en &quot;pido perdón&quot;. Solo uno acertó.</summary>
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    <title>Tailandés: parte de la puntuación de nuestro motor principal era un fallo nuestro</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Tres clips en tailandés: un fallo que borraba vocales y tonos, las repeticiones desbocadas de Gladia, por qué no usamos Qwen y qué aún no sabemos.</summary>
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    <title>Turco: cómo una actualización de modelo rompió un historial limpio</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro escenas de cine turco: por qué el modelo nuevo de AssemblyAI fue peor, por qué sigue Doubao, por qué Soniox es reserva y los finales que pierde Gemini.</summary>
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    <title>Ucraniano: 54 segundos de silencio convertidos en una conferencia</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Un tramo con solo una televisión de fondo, y dos motores escribieron diálogo en él. Por qué rechazamos Soniox para el ucraniano y el riesgo que asumimos.</summary>
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    <title>Vietnamita: la &quot;alucinación&quot; era una vendedora del mercado</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Solo tenemos dos clips válidos en vietnamita. Qué muestran, por qué usamos ElevenLabs con Doubao, Soniox y Gemini, y qué no pueden demostrar dos clips.</summary>
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    <title>Mandarín: elegir motores entre disparos y gritos</title>
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    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cuatro escenas de cine en mandarín, doce motores, línea a línea: quién inventa con ruido, quién se rinde y por qué el chino tiene cuatro pistas de referencia.</summary>
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