Raphaël de Pitteurs Yoshi Denis

1. Live-ondertiteling & spraakherkenningDe invloed van reductiebij live-ondertiteling op de perceptie van de ondertitelsbijsenioren(Masterverhandeling Lisa Kussé) Raphaël de Pitteurs Yoshi Denis

2. Live-ondertitelen • Reductie • Spraakherkenning • Onderzoek Lisa Kussé • Implicaties

3. Live ondertiteling • De geschrevenweergave van watergezegdwordt op een live show op televisie (Kussé, 2010)

4. Waarom live-ondertiteling? • Initieelvoordoven en slechthorenden maar volgensonderzoek door VRT bleek het al snelbuiten die groep in de smaaktevallen, vooralbijsenioren.

5. Proces live-ondertiteling

6. Neon (NederlandseOndertiteling) • Ondertitelingsproceswordt met behulp van spraaktechnologie met 40% versneld • (Nog) nietmogelijkomvollediggeautomatiseerdteondertitelen

7. Reductie • Het weglaten en herformuleren van ondertitelsomzeaantepassenaan de gemiddeldeleessnelheid (Kussé, 2010)

8. Waaromreductie? • Gemiddeldepresentatiesnelheid van ondertitels is 120 à 125 woorden per minuut • Gemiddeldespreeksnelheidtijdensliveshows is 180 woorden per minuut

9. Onderzoeksopzet • 35 seniorentussen 62 en 84 jaarvuldeneenvragenlijst in over hunbegrip en waardering van verschillendeondertiteldefragmenten • Controlegroep van 30 studenten • 3 fragmenten met telkens 3 verschillendeondertitelvarianten: • Letterlijke variant • Samengevat (25% reductie) • Maximaalgereduceerd (50% reductie)

10. Resultaten van het onderzoek • Beelden • Reductieverhoogt het begrip van de beeldenmaarniet van de inhoud. • Ondertitels • Gereduceerdeondertitelsgevenmeertijdom de beeldentebekijkenmaarkrijgeneenlagerewaardering

11. Kanttekeningbij het onderzoek • Leeftijdsverschilbinnen de doelgroep is vrijgroot, in hoeverre is ditrepresentatiefvoorsenioren? • Wanneerwordtiemandalseen ‘senior’ beschouwd?

12. Noodaanondertiteling • Gerrit Callewaert

13. Wat is spraakherkenning? • De technologieomteidentificeren en tereageren op hetgeeneenwateenpersoonzegt (Kotelly, 2003)

14. Watzijn de mogelijketoepassingen? • Zowel private alsmaatschappelijketoepassingen

15. Private toepassingen • Zelfstudie • Leren van eenvreemdetaal door middel van “computer-assisted learning” • Gaming en vrijetijdsbesteding • Locatie restaurants, taxi’s, sportcomplexen, ... op smartphone, PC, tablet • bv. “Welkegoede restaurants zijnhier?” • Uitlegtoeristischebezienswaardighedenbij GPS-toestellen • Mens-systeemdialogenbij gaming of simulaties

16. Maatschappelijketoepassingen • Zorgsector: • Computersystemenompatiënteninformatie op tevragen • Hulpvoorpatiënten met eenspraakgebrek • Opmaakdocumenten • Controle op afstandvoorpatiënten die zelfstandigwillenblijvenwonen • E-government • Informatieverstrekkingbuiten de openingstijden • Verbeteringzoekfunctiebinnenofficiëlearchieven • Zoekennaarrelevante passages binnenparlementairezittingen

17. Cultureelerfgoed • Verbeteringzoekfunctiebinnendigitaalbeschikbaargemaakterfgoed (d.m.v. geautomatiseerde “knowledge bases”) • Voorziening van automatischeondertiteling van gearchiveerdgeluids- en beeldmateriaal • Veiligheid • Snelleverwerking van grootschaligeinformatiestromen • Media mining • Aanpassingdigitaleinformatienaartekst en spraak • Beheringpersoonlijkprofiel op gsm, PDA, etc.

18. Watzijn de huidigeimplicaties? • Voorlopigenkel Engels? • Relatiefstilleomgevingnodig • Spraakproblemen

19. Voorbeelden • Watson • Siri

21. Bedanktvooruwaandacht!