Utilisation des sous-titres dans les vidéos et les didacticiels de produits

vidéos sont regardées dans de plus en plus d’espaces publics et où le volume audio est considérablement réduit ou totalement coupé, les sous-titres constituent un moyen essentiel de s’assurer que les spectateurs comprennent votre message. Ils unissent le contenu audible à des éléments visuels, de sorte que même lorsque le son n’est pas entendu, ceux qui regardent traiteront correctement vos données !
Cependant, cette diminution du volume audio peut n’être que parfois volontaire. Les difficultés auditives constituent un défi mondial important, avec actuellement 466 millions de personnes dans le monde souffrant d’un certain degré d’audition réduite. Ce nombre augmentera considérablement au cours des trois prochaines décennies, jusqu’à 700 millions d’ici 2050. Plus que ces chiffres, on estime que 2,5 milliards de personnes souffrent de divers degrés de perte auditive dans le monde, et sachant cela, il n’est pas étrange que les sous-titres, à l’origine lorsque les films avec son sont devenus possibles, aient été utilisés pour aider les malentendants. 
Et ce sera toujours un objectif pertinent pour le sous-titrage des vidéos.
Des études ont montré que la compréhension, l’attention et la mémoire des vidéos sont considérablement améliorées lorsque des sous-titres sont présents. En fait, ils augmentent les taux d’engagement jusqu’à 80 %. Bien que les sous-titres soient l’épice secrète de la recette vidéo, ce ne sont pas n’importe quel type de sous-titres qui peuvent contribuer à améliorer le référencement. Il doit s’agir d’un fichier de sous-titres, appelé sous-titres fermés. Il s’agit du type de sous-titres téléchargés sous forme de fichier SRT ou VTT avec la vidéo sur la plate-forme de distribution vidéo, et il peut être activé et désactivé. Il permet en outre d’ajouter des sous-titres dans différentes langues pour que le public puisse choisir. Comment fonctionnent la reconnaissance vocale et les sous-titres fermés automatiquement En termes trop simplifiés, l’IA crée des sous-titres fermés grâce à la reconnaissance vocale de synthèse vocale : La première étape du processus d’ASR consiste à pouvoir recevoir de l’audio. 
 

À partir de là, l’IA peut travailler à travers l’audio pour faire correspondre la parole à un ASR lisible par machine n’est qu’un des nombreux composants qui entrent dans ce processus (reconnaissance vocale automatisée). Beaucoup visent à augmenter la précision du produit final tout en proposant des sous-titres. Parmi ces idées et innovations, on peut citer : le format texte est utilisé. Les mots prononcés de manière rudimentaire doivent être entendus extrêmement clairement pour être compris. Bien que la précision soit inférieure à celle d’un discours d’introduction clair, une IA plus sophistiquée peut gérer la parole naturelle, les accents et les dialectes.

Vocabulaire de l’IA :
L’intelligence artificielle tentera de faire correspondre ce qu’elle identifie comme un discours à une liste de termes de vocabulaire dans le cadre du processus de reconnaissance vocale. Actuellement, l’IA ne peut taper que des mots qu’elle connaît. Il tentera de relier une époque qu’il ne connaît pas à un mot de son lexique. Par exemple, il peut renvoyer « arms are » comme la proximité la plus proche si l’expression « webinaire » est inconnue.
Être capable de faire la distinction entre les sons de la parole et les autres signaux audio est un autre aspect. Cela peut ressembler à la foule qui applaudit ou à une balle qui est frappée, ou il peut s’agir d’un joueur qui gémit pendant un voyage.

Identification de la langue : Bien que la plupart des contenus soient dans une seule langue, certains peuvent être mixtes. Par exemple, un journal télévisé peut passer d’un annonceur anglophone à un interviewé hispanophone. Dans ces cas, il est avantageux pour la technologie de reconnaître et de distinguer les nombreuses langues à tout moment, en reconnaissant que la langue a changé et en utilisant une liste de mots liés à cette langue. Pourtant, il peut y avoir peu d’utilisations pour cela. Il est rare qu’un propriétaire de contenu souhaite un contenu qui inclut des sous-titres fermés dans de nombreuses langues.

Diarisation : La diarisation est la capacité à distinguer plusieurs locuteurs. Par exemple, de nombreuses personnes prendront la parole au cours d’une entrevue, parfois avec une personne posant des questions et une ou plusieurs personnes répondant. Si cela est nécessaire pour plus de précision, il peut être nécessaire de séparer les locuteurs pour interpréter divers accents et dialectes. Identifier le moment où un orateur commence et finit de parler peut également aider à diviser les sous-titres. Cela peut être fait pour les répartir entre de nombreux locuteurs ou pour compléter la ponctuation si nécessaire. À titre d’exemple plus sophistiqué, cela peut même être utilisé pour identifier l’orateur et l’associer par son nom.

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Faites le travail rapidement avec un générateur de sous-titres AI en ligne Vous pouvez générer des sous-titres en quelques minutes avec Wavel Studio. Notre outil est en ligne, vous pouvez donc y accéder facilement à partir de votre navigateur Web. Nous utilisons des serveurs alimentés par le cloud pour faire tout le travail à votre place, vous n’avez donc pas à vous soucier des spécifications de votre ordinateur ou de votre système d’exploitation : vous pourrez accéder à Wavel Studio n’importe où, que vous utilisiez un Mac, un ordinateur Windows ou un Chromebook. 

sous-titres Si vous devez respecter des directives strictes en matière de marque ou si vous souhaitez simplement être cohérent dans l’ensemble de votre contenu vidéo, vous pouvez également télécharger vos propres polices personnalisées sur Wavel Studio. Nous proposons déjà plus de 900 polices intégrées grâce à votre intégration Google Fonts, mais vous pouvez toujours ajouter vos propres fichiers de polices à la bibliothèque en les faisant glisser depuis votre ordinateur. Édition manuelle : Le composant de sous-titres humains ne doit être que partiellement remplacé par des sous-titres fermés automatisés. 


Il est toujours conseillé de demander à quelqu’un de vérifier l’exactitude et la préférence de ces transcriptions générées automatiquement. Corriger un homophone ou faire en sorte qu’une phrase se lise comme suit : « nous avons augmenté notre activité de 88 % » plutôt que « nous avons augmenté notre activité de 88 % », par exemple. La correction de la transcription peut également avoir des avantages à long terme pour l’entraînement. Ainsi, l’édition ne doit pas seulement être avantageuse à court terme.

Contexte :
Est-ce que l’essentiel « nu » ou « dépouillé » est ce que vous recherchez ? Quelqu’un a-t-il mangé « huit » de quelque chose, ou a-t-il simplement « mangé » ? Les homophones sont des mots qui partagent le même son mais qui ont des significations différentes (homo : « même » et phone : « son »). Bien que l’anglais ait beaucoup d’homophones et qu’il soit difficile de les translittérer à cause d’eux, les homophones ne sont pas uniques à une langue. Le sujet doit être compris dans le contexte pour qu’ils soient corrects. Cela ne se limite pas au contexte d’une seule phrase. Par exemple, « le jeune était mineur » et « l’enfant était mineur » peuvent être vrais. Pourtant, puisqu’il s’agit d’un enfant, il s’agit plus de son âge que de sa profession.

Description audio :
L’IA peut regarder au-delà des indices verbaux pour prendre en compte les indices visuels, bien qu’il s’agisse d’un exercice plus complexe à utiliser pour une IA pour la génération de sous-titres. Il s’agit notamment de comprendre des concepts tels que quelqu’un qui monte sur scène ou qu’il pleut. Cela peut ensuite être utilisé à la fois pour un contexte plus large et pourrait également être utilisé pour sous-titrer des éléments visuels.

Les capacités multilingues et multi-voix de Wavel Studio, sa reconnaissance vocale précise et son interface conviviale en font un choix idéal pour générer des sous-titres de haute qualité pour les vidéos de tutoriels de produits dans différentes langues et styles.