{"id":1065,"date":"2023-03-13T14:56:18","date_gmt":"2023-03-13T13:56:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aventia.no\/kommunetv\/?p=1065"},"modified":"2023-03-13T21:10:25","modified_gmt":"2023-03-13T20:10:25","slug":"hvordan-jobber-aventia-med-tale-til-tekst","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aventia.no\/kommunetv\/2023\/03\/13\/hvordan-jobber-aventia-med-tale-til-tekst\/","title":{"rendered":"Hvordan jobber Aventia med tale til tekst"},"content":{"rendered":"

Hvordan jobber Aventia med tale-til-tekst<\/strong><\/p>\n

Dagens situasjon: I v\u00e5r plattform Aventia KommuneTV kan v\u00e5re kunder bestille en modul som heter teksting. Denne modulen benytter i dag en tredjeparts leverand\u00f8r til \u00e5 gj\u00f8re selve \u00abjobben\u00bb med \u00e5 tekste lyden som ligger i videoklippene som sendes fra l\u00f8sningen. N\u00e5r dette er fullf\u00f8rt, kan kunden g\u00e5 inn i redigeringsmodus for \u00e5 se over og kvalitetssikre teksten.
\nVi tilbyr i tillegg til automatisk tale til tekst en egen kvalitetssikringstjeneste hvor en av v\u00e5re ansatte\/frilansere g\u00e5r gjennom hele opptaket, for \u00e5 sikre en tiln\u00e6rmet perfekt tekst.<\/p>\n

Hva gj\u00f8r vi for at v\u00e5re kunder skal f\u00e5 en best mulig tale til tekst modul\/tjeneste. Vi ser at teknologien utvikler seg sv\u00e6rt raskt. S\u00e5 vi har derfor valgt \u00e5 ikke binde oss p\u00e5 verken den teknologiske eller kommersielle siden. Bytte av tale til tekst motor kan skje raskt, noe som raskt vil gi v\u00e5re kunder tilgang til den beste teknologien som er i markedet.<\/p>\n

Vi har ogs\u00e5 sett at man i markedsf\u00f8ringen g\u00e5r ut med det som betegnes som en unik AI basert tale til tekst<\/strong> l\u00f8sning der innhold enten kan benyttes slik det er eller at man “enkelt kan redigere dette selv”.
\nVi har n\u00e5 erfaring fra omlag 70 kommuner<\/strong> som enten har testet dette eller tatt v\u00e5r l\u00f8sning i bruk. Vi har derfor ogs\u00e5 gjort opp en erfaring med hvor mye tid det tar \u00e5 redigere p\u00e5 teksten hvis man skal gj\u00f8re dette skikkelig.<\/p>\n

For en person som har god erfaring med denne oppgaven, kombinert med en intiuitiv og enkel editor vil redigering av tekst i dag ta ca. 1.5 – 2 ganger m\u00f8tets lengde avhengig av lydkvalitet og hvor tydelig politikerne snakker. Antall feil har pr.dd ikke s\u00e5 mye \u00e5 si, da erfaringen er at man uansett m\u00e5 g\u00e5 igjennom alt som blir sagt.<\/p>\n

Det er ogs\u00e5 viktig \u00e5 si at alle de store akt\u00f8rene som jobber med dette vil p\u00e5berope seg at de leverer en AI-l\u00f8sning. S\u00e5 dette er ikke unikt for noen av de. Vi i Aventia har jobbet med tale til tekst til kommuner i over 3 \u00e5r n\u00e5 da dette kravet kom til v\u00e5re svenske kunder allerede da, og at vi derfor ogs\u00e5 sitter p\u00e5 mange erfaringer<\/p>\n

Samarbeid er en veldig viktig faktor for oss n\u00e5r det kommer til det \u00e5 tilby v\u00e5re kunder en best mulig tjeneste. Aventia Media AS er en del av TV 2 Gruppen AS<\/strong> og i den sammenheng har vi inng\u00e5tt et samarbeid om \u00e5 forbedre den norske spr\u00e5kmodellen. TV 2 er en aktiv partner i Media Futures som per dags dato jobber aktivt med forskning p\u00e5 dette feltet, blant annet prosjektet: WP5: Norwegian Language Technologies.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Hva er tale til tekst?<\/strong><\/p>\n

Tale til tekst-teknologi er en metode for \u00e5 konvertere tale til skriftlig tekst ved hjelp av dataprogrammer og algoritmer. Dette er en teknologi som har utviklet seg de siste \u00e5rene, og som er blitt mer presis og p\u00e5litelig. Tale til tekst teknologi har flere bruksomr\u00e5der i dagens samfunn, og kan bidra til \u00e5 gj\u00f8re hverdagen lettere for mange mennesker.<\/p>\n

Tale til tekst teknologi fungerer ved \u00e5 bruke en mikrofon eller et annet lydopptaksverkt\u00f8y til \u00e5 registrere talen. Programvaren vil deretter analysere lyden og konvertere den til skriftlig tekst. Teknologien bruker avanserte algoritmer og maskinl\u00e6ring for \u00e5 forbedre n\u00f8yaktigheten av tekstkonverteringen over tid.<\/p>\n

Norsk spr\u00e5kmodell \u2013 hvordan er dagens situasjon<\/strong>
\nNorske brukere av tale til tekst teknologi har ofte opplevd utfordringer n\u00e5r det kommer til presisjon og n\u00f8yaktighet i dagens tale-til-tekst motorer. \"\"
\nDette skyldes hovedsakelig at tale til tekst teknologi for det norske spr\u00e5ket enn\u00e5 ikke har n\u00e5dd samme niv\u00e5 som andre spr\u00e5k, slik som engelsk og spansk.<\/p>\n

En viktig grunn til dette er at Norge har et lite spr\u00e5ksamfunn med f\u00e5 ressurser til \u00e5 investere i utviklingen av tale til tekst teknologi. Derfor er det viktig \u00e5 ha en god norske spr\u00e5kmodell s\u00e5 datamaskinene klarer \u00e5 konvertere talen v\u00e5r p\u00e5 en n\u00f8yaktig m\u00e5te.<\/p>\n

For \u00e5 kunne forbedre den norske tale til tekst teknologien, m\u00e5 det v\u00e6re en stor og felles innsats fra flere akt\u00f8rer. Det er behov for st\u00f8rre satsing p\u00e5 forskning og utvikling innenfor feltet, samt utpr\u00f8ving og implementering av nye teknologier.<\/p>\n

Det er ogs\u00e5 viktig \u00e5 ha en norsk spr\u00e5kmodell som kan h\u00e5ndtere ulike dialekter og aksenter, noe som vil sikre mer n\u00f8yaktige transkripsjoner. En slik modell kan utvikles ved \u00e5 samle inn store mengder data fra ulike norske brukere og koordinere innsatsen mellom flere norske akt\u00f8rer.<\/p>\n

Til slutt er det viktig \u00e5 huske p\u00e5 at tale til tekst teknologi er avhengig av kontinuerlig forbedring. Som flere brukere tar i bruk teknologien, vil de ogs\u00e5 gi verdifull tilbakemelding om hva som fungerer og hva som ikke gj\u00f8r det. Gjennom samarbeid mellom norske brukere og akt\u00f8rer (for eksempel: Nasjonal biblioteket, Media Futures, Norsk presse osv.) kan man dermed optimalisere den norske tale til tekst teknologien og sikre en mer n\u00f8yaktig og effektiv skriveprosess.<\/p>\n

I sum krever det en stor satsing p\u00e5 b\u00e5de teknologi og samarbeid for \u00e5 utvikle det som trengs for at norsk tale til tekst teknologi kan bli like presis og effektiv som andre internasjonale spr\u00e5k<\/strong><\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Referanser:<\/strong><\/p>\n

Norwegian Language Technologies https:\/\/mediafutures.no\/norwegian-language-technologies\/<\/a>
\nTest av automatisk underteksting https:\/\/www.tv2.no\/teksting\/<\/a><\/p>\n<\/div><\/div>