¡Similares pero Diferentes! Conversión de voz a texto y Auto-subtítulos

comparación de auto-subtítulos y voz a texto

¿La conversión de voz a texto y los auto-subtítulos no son lo mismo? Conoce la diferencia entre ambas herramientas que ayudan mucho en la creación de contenido.

El contenido en video se utiliza ampliamente en la actualidad. Las plataformas de redes sociales compiten entre sí para mejorar los productos que ofrecen, y una de esas funciones es la adición de auto-subtítulos para cada publicación. Sin embargo, ¿te has dado cuenta de que crear contenido también suele involucrar el uso de la conversión de voz a texto? Entonces, ¿qué define a cada uno de ellos?

Aunque ambos tienen la capacidad de traducir palabras habladas en texto escrito, sus funciones y aplicaciones difieren. Conocer las diferencias entre estas dos tecnologías ayudará a las personas, empresas y creadores de contenido a optimizar su potencial para una mejor interacción y accesibilidad. Veamos cómo diferenciar entre auto-subtítulos y conversión de voz a texto.

La función de auto-subtítulos, que generalmente aparece justo debajo de los videos, ayuda a ofrecer explicaciones escritas del contenido del video. Según dictionary.com, un subtítulo automático es generado por un sistema de reconocimiento de voz y se muestra como una superposición de texto en la mitad inferior de la pantalla.

Los auto-subtítulos utilizan Reconocimiento Automático de Voz (ASR) como su técnica. Los auto-subtítulos pueden identificar palabras habladas utilizando ASR; los sonidos anteriores y posteriores a la palabra hablada se sincronizan. Para traducir las palabras habladas en videos a texto que se puede mostrar como subtítulos en tiempo real o después de la producción, se requiere de algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático. El propósito principal de los auto-subtítulos es mejorar la accesibilidad para las personas con problemas auditivos, los hablantes no nativos y las audiencias en silencio.

La conversión de voz a texto es una aplicación de detección de voz que traduce palabras habladas en texto utilizando lingüística computacional. Otro término para esto es reconocimiento de voz por computadora o simplemente reconocimiento de voz. La transcripción en tiempo real de flujos de audio para su visualización y uso como texto es posible con ciertas herramientas, programas y dispositivos. En comparación con los auto-subtítulos, que se utilizan principalmente en videos, la conversión de voz a texto es una tecnología más flexible que se puede aplicar en una variedad de situaciones, como transcribir audio, traducir comandos de voz a texto o crear texto a partir de podcasts o reuniones.

¿Qué hace que los auto-subtítulos y la conversión de voz a texto no sean lo mismo? Aquí está la razón...

Tipos de auto-subtítulos

  • Auto-subtítulos en tiempo real, que generan subtítulos en tiempo real mientras alguien habla. A menudo se utilizan para transmisiones y eventos, como webinars, conferencias y transmisiones en vivo, donde los subtítulos deben aparecer instantáneamente. En general, se pueden aplicar a clases en línea, reuniones virtuales, transmisiones de TV en vivo y videos en vivo en redes sociales.
  • Auto-subtítulos en post-producción implica la adición automática de subtítulos a videos pregrabados después de la producción del contenido. Generados automáticamente, los subtítulos se sincronizan con base en el video. Se usan en medios pregrabados, incluidos películas, series de TV, videos de YouTube y cursos en línea.
  • Auto-subtítulos abiertos y cerrados
    • Subtítulos Abiertos: Los subtítulos abiertos son parte automáticamente del video y no pueden ser desactivados por la audiencia. Independientemente del reproductor o la plataforma en la que estén, siempre están visibles.
    • Subtítulos Cerrados: Los usuarios pueden habilitarlos o deshabilitarlos. En plataformas como YouTube y Netflix, donde los usuarios pueden alternar entre subtítulos según sus preferencias, se utilizan con frecuencia subtítulos cerrados.
  • Auto-subtítulos offline, Utilizando archivos de audio o video previamente grabados, este tipo de subtítulos puede ser creado y aplicado sin conexión a internet. El proceso puede completarse sin acceso a internet. Generalmente se utilizan en programas de edición de video sin conexión y en escenarios offline sin acceso a internet.

Tipos de conversión de voz a texto

  • Voz a texto basado en dictado: Esta tecnología se utiliza principalmente para traducir palabras habladas en texto, a menudo en tiempo real. Los usuarios pueden hablar libremente mientras el software convierte sus palabras en texto. Útil para transcribir correos electrónicos, notas y documentos. Frecuentemente utilizado por profesionales, autores y personas con discapacidades que usan la entrada por voz.
  • Transcripción en tiempo real: Este tipo de servicio permite la transcripción inmediata de palabras habladas, comúnmente durante reuniones o eventos en vivo. A medida que se habla, estos sistemas lo convierten en texto para que los oyentes o participantes puedan seguir la conversación. Se aplica en informes judiciales, conferencias, webinars, reuniones en línea y eventos en vivo.
  • Transcripción post-evento: Crea una transcripción de texto a partir de información hablada procesando grabaciones de audio o video que han sido registradas después de un evento. Se utiliza cuando la precisión es más importante que la velocidad. Generalmente se aplica para grabaciones de audio de podcasts, entrevistas, pruebas judiciales o registros médicos.
  • Sistemas de comandos de voz: El STT detecta y ejecuta comandos basados en la entrada de voz en sistemas activados por voz. Estos sistemas reconocen ciertos comandos, lo que provoca que realicen tareas como reproducir música, abrir aplicaciones o controlar dispositivos inteligentes en el hogar. Se utilizan típicamente en sistemas de entretenimiento en automóviles, asistentes virtuales (como Siri, Google Assistant) y altavoces inteligentes (como Amazon Alexa, Google Home).
  • Búsqueda por voz: Permite a los usuarios hablar en lugar de escribir al realizar búsquedas en la web o en aplicaciones. Traduce las consultas habladas en texto para llevar a cabo las operaciones de búsqueda. Puede utilizarse en aplicaciones móviles o para búsquedas por voz en Google, YouTube y otros sitios web. A menudo se utiliza para realizar búsquedas rápidas y manos libres en teléfonos inteligentes o asistentes inteligentes.
  • Un programa llamado Reconocimiento de voz para accesibilidad intenta habilitar el reconocimiento de voz para personas con discapacidades. Ayuda a las personas que no pueden escribir físicamente a interactuar con computadoras y otros dispositivos mediante la guía por voz. Se utiliza para ayudar a personas con discapacidades o problemas de visión que necesitan asistencia para escribir, navegar o acceder a dispositivos.
  • Reconocimiento de voz multiusuario: Sistemas avanzados de STT que permiten que múltiples hablantes se distingan entre sí y asignen las palabras correctas a cada uno de ellos durante una conversación. Esto es muy útil en situaciones como entrevistas o reuniones. Se aplica en casos judiciales, reuniones empresariales, podcasts e entrevistas.
  • Traducción de voz a texto con idioma: Este tipo de traducción convierte el habla en texto y luego lo traduce a otro idioma, ya sea en tiempo real o después del evento. Generalmente se aplica en conferencias multilingües, reuniones empresariales internacionales o necesidades privadas de traducción de idiomas.
  • Conversión de voz a texto sin conexión: Este tipo de STT procesa el habla sin conexión en el dispositivo y no requiere una conexión a internet. Puede ser útil cuando surgen problemas de privacidad o conectividad. Generalmente, la capacidad STT es requerida en aplicaciones móviles o dispositivos que funcionan sin conexión.
escribiendo en laptop con muchas notas

Funciones del auto-caption

El método de crear automáticamente subtítulos en texto para palabras habladas en películas o transmisiones en vivo se conoce como auto-captioning. La accesibilidad, la accesibilidad multilingüe, el aumento del compromiso, las ventajas de SEO, una mayor comprensión y la interacción en tiempo real son algunas de sus principales características. El auto-captioning mejora la optimización en motores de búsqueda (SEO), aumenta el compromiso en entornos ruidosos, hace que el contenido de video sea accesible para personas con discapacidades auditivas y ayuda a las audiencias de todo el mundo a comprender contenido en idiomas que pueden no dominar bien.

Además, mejora la interacción en tiempo real durante las transmisiones en vivo y mejora la comprensión al reforzar la información hablada con palabras escritas.

Funciones de la conversión de voz a texto

La tecnología STT mejora la accesibilidad y la interacción del usuario al transcribir el habla en texto. El programa ofrece ayuda a personas con discapacidades auditivas y físicas al convertir contenido en texto legible. El trabajo de transcripción, los registros legales y médicos, las conferencias, los webinars, las entrevistas y las conferencias son todos apoyados con STT. Los controles de voz para dispositivos inteligentes del hogar pueden ser activados, y también habilita asistentes virtuales como Alexa, Siri y Google Assistant. Además, facilita conocimientos empresariales y el análisis de datos.

A pesar de tener aspectos diferentes, la conversión de voz a texto (STT) y el auto-captioning son tecnologías que convierten palabras habladas en texto escrito, mejorando la accesibilidad y la creación de contenido. Traducen palabras habladas en texto en tiempo real, mejorando la capacidad de búsqueda de la información en video. El STT puede ser utilizado con frecuencia en situaciones de transcripción en vivo, como conferencias o reuniones en línea. Ambos métodos aumentan la accesibilidad del material de video para espectadores con discapacidades o pérdida auditiva.

Además, proporcionan soporte multilingüe, lo que les permite subtitular o transcribir medios en una variedad de idiomas, ayudando a audiencias de todo el mundo. Ambos sistemas proporcionan resultados de texto más precisos y relevantes utilizando el contexto para comprender frases, identificar matices y distinguir entre palabras que suenan similares.

La eficiencia en la conversión de contenido de audio ha sido redefinida por tecnologías como la conversión de voz a texto y el auto-captioning. Transgate puede ayudarte a transcribir de manera eficiente y precisa un archivo de audio de una hora en solo unos minutos, minimizando la necesidad de horas de transcripción manual que consume mucho tiempo. Además de una notable eficiencia de costos, Transgate es una alternativa adecuada para aquellos que requieren resultados rápidos y precisos.

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