O blog da Transcribe Labs
Como testamos a qualidade das transcrições e o que descobrimos.
Comece por aqui
- Por que um motor só não basta: mais motores só ajudam se falharem de formas diferentes
- Os erros de transcrição mais perigosos são os que se leem perfeitamente
- O WER mente. Veja como medimos a precisão em entrevistas reais
- Quem disse isso? Atribuição de falantes quando muita gente fala
- Notas de campo de 27 idiomas: como escolhemos os motores de cada um
Por tema
Como medimos a precisão
Idiomas misturados
27 idiomas, um a um
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Por que um motor só não basta: mais motores só ajudam se falharem de formas diferentes
Um motor erra nomes e números de forma sistemática. Mais motores só ajudam se falharem em lugares diferentes. Uma entrevista real, inclusive onde perdemos.
Continuar lendoOs erros de transcrição mais perigosos são os que se leem perfeitamente
Uma negação invertida se lê perfeitamente, e uma votação por maioria não a pega. Por isso as ferramentas deveriam mostrar onde têm dúvida. Checamos 15.
Continuar lendoO WER mente. Veja como medimos a precisão em entrevistas reais
A métrica de erro favorita do setor engana em áudio de entrevistas. O que usamos no lugar: conferir a referência primeiro e contar os erros que mudam o sentido.
Continuar lendoQuando as entrevistas trocam de idioma
Entrevistado em espanhol, pesquisador chinês, intérprete no meio. Documentação e testes de laboratório nos enganaram; uma gravação real deu a resposta oposta.
Continuar lendoQuem disse isso? Atribuição de falantes quando muita gente fala
Os rótulos de falante nativos se desviam com mais pessoas. Aprender cada voz antes nos levou a mais de 99% em reuniões públicas, desde que se fale por turnos.
Continuar lendoNotas de campo de 27 idiomas: como escolhemos os motores de cada um
Nenhum motor é o melhor em tudo. O índice dos nossos testes idioma por idioma: quais motores escolhemos para cada um dos 27 idiomas, e por quê.
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