RSS.com freut sich, die Veröffentlichung kostenloser automatischer Transkripte bekannt zu geben, die allen RSS.com-Podcast-Erstellern mit kostenlosen und kostenpflichtigen Abonnements zur Verfügung stehen.
RSS.com-Podcaster können kostenlose Episoden-Transkripte für neue und bestehende Episoden erstellen. Diese Transkripte werden automatisch zu den öffentlich zugänglichen Episodenseiten auf RSS.com hinzugefügt, um die Zugänglichkeit zu verbessern.
Transkripte in Episodenseiten verbessern auch die Auffindbarkeit durch Suchmaschinen wie Google, da Audiodateien nicht nur über ihre Standard-Metadaten wie Titel und Beschreibung, sondern auch anhand ihres eigentlichen Inhalts gefunden werden können.
Transkripte, die vom Dashboard eines Erstellers erstellt werden, werden über das neue Podcasting 2.0-Tag zum RSS-Feed einer Sendung hinzugefügt, damit sie von unterstützenden Apps angezeigt werden können und auch als Metadaten im RSS-Feed. *1
Zunächst sind kostenlose automatische Transkriptionen in 14 Sprachen verfügbar (Englisch, Spanisch, Arabisch, Katalanisch, Niederländisch, Französisch, Deutsch, Indonesisch, Italienisch, Japanisch, Polnisch, Portugiesisch, Russisch und Türkisch).
Ben Richardson Co-Founder von RSS.com sagte zum Thema:
Bei der Arbeit an dieser Version gab es mehrere Faktoren, die nicht beeinträchtigt werden durften. Sie durfte die Kosten für unsere Entwickler nicht erhöhen. Sie musste mehrsprachig sein. Sie musste bei der Entdeckung und Suche nützlich sein. Sie musste Teil unseres eigenen Technologie-Stacks sein, und sie musste einfach zu bedienen sein. Ich denke, unser Team hat mit dieser Version all diese Punkte und noch mehr erreicht. Wir ermutigen alle Arten von Podcast-Playern, die Verwendung von Untertiteln und Transkripten zu erleichtern, die unsere Podcaster zur Verfügung stellen können, um das Potenzial von Podcasting noch besser auszuschöpfen.
Alberto Betella Co-Founder von RSS.comäußerte sich wie folgt:
Das Angebot kostenloser Transkripte für alle unsere Autoren erforderte einen erheblichen Forschungs- und Entwicklungsaufwand unsererseits, um den goldenen Mittelweg zwischen Genauigkeit, Zeit und Recheneffizienz zu finden. Wir haben systematisch die beliebtesten Open-Source-Spracherkennungstools sowie proprietäre Dienste verglichen und die Lösung ausgewählt, die unsere Kriterien am besten erfüllt. Anschließend haben wir unsere eigene Podcast-Transkriptions-Engine implementiert, die modernste KI mit modernen Cloud-Optimierungsparadigmen kombiniert, um maximale Kontrolle und Kosteneffizienz zu gewährleisten. Mit diesem Ansatz konnten wir allen unseren Nutzern Transkripte ohne zusätzliche Kosten anbieten und ihnen die Erstellung zugänglicher Audioinhalte wirklich leicht machen.
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