Tal till text för relevant metadatataggning av ljudarkiv hos Sveriges Radio
Speech to textASRAutomatic Speech RecognitionTranscriptionMetadata taggningSwedish RadioTal till textASRAutomatisk taligenkänningTranskriberingMetadatataggningSveriges Radio
Tal till text för relevant metadatataggning av ljudarkiv hos Sveriges RadioSammanfattningUnder åren 2009-2013 har Sveriges Radio digitaliserat sitt programarkiv. Sveriges Radios ambition är att mer material från de 175 000 timmar radio som sänds varje år ska arkiveras. Det är en relativt tidsödande process att göra allt material sökbart och det är långt ifrån säkert att kvaliteten på dessa data är lika hög hos alla objekt. Frågeställningen som har behandlats för detta examensarbete är: Vilka tekniska lösningar finns för att utveckla ett system åt Sveriges Radio för automatisk igenkänning av svenskt tal till text utifrån deras ljudarkiv? System inom tal till text har analyserats och undersökts för att ge Sveriges Radio en aktuell sammanställning inom området. Intervjuer med andra liknande organisationer som arbetar inom området har utförts för att se hur långt de har kommit i sin utveckling av det berörda ämnet. En litteraturstudie har genomförts på de senare forskningsrapporterna inom taligenkänning för att jämföra vilket system som skulle passa Sveriges Radio behov och krav bäst att gå vidare med. Det Sveriges Radio bör koncentrera sig på först för att kunna bygga en ASR, Automatic Speech Recognition, är att transkribera sitt ljudmaterial. Där finns det tre alternativ, antingen transkribera själva genom att välja ut ett antal program med olika inriktning för att få en så stor bredd som möjligt på innehållet, gärna med olika talare för att sedan även kunna utveckla vidare för igenkänning av talare. Enklaste sättet är att låta olika yrkeskategorier som lägger in inslagen/programmen i systemet göra det. Andra alternativet är att starta ett liknade projekt som BBC har gjort och ta hjälp av allmänheten. Tredje alternativet är att köpa tjänsten för transkribering. Mitt råd är att fortsätta utvärdera systemet Kaldi, eftersom det har utvecklats mycket på senaste tiden och verkar vara relativt lätt att utvidga. Även den öppna källkod som Lingsoft använder sig av är intressant att studera vidare.