Wenn du Namen in automatischen Untertiteln immer wieder korrigieren musst, ist der Grund schnell erklärt. Eine Spracherkennung schreibt, was sie schon kennt, und Alltagswörter kennt sie viel besser als deinen Nachnamen, deine Firma oder das Dorf, aus dem dein Gast kommt. Also rät sie. Weil der Tipp jedes Mal vom selben Modell kommt, ist es jedes Mal derselbe Fehler. Du korrigierst ihn am Montag und am Donnerstag wieder.
Titros persönliches Wörterbuch schließt diese Lücke. Es schaut auf die Korrekturen, die du im Editor machst, merkt, wenn du dieselbe Korrektur in zwei verschiedenen Projekten machst, und schreibt das Wort ab dann in jedem neuen Transkript so, wie du es willst. Hier steht genau, wie es entscheidet und wie du es steuerst.
Warum gerade Namen falsch werden
Alltagswörter sind für die Spracherkennung leicht, weil sie in den Aufnahmen, aus denen sie gelernt hat, ständig vorkommen. Namen, Orte und Marken sind das Gegenteil. Sie sind selten, oft aus einer anderen Sprache entlehnt und so geschrieben, wie man es nicht hört. Am Ton allein erkennt die Erkennung nicht, ob dein Gast Maier, Meyer oder Mayr heißt.
Und es sind die Wörter, die Zuschauern auffallen. Ein falsch geschriebenes „und“ sieht niemand. Ein falsch geschriebener Gastname im Bild wirkt schlampig, und der Gast merkt es zuerst.
Wie das persönliche Wörterbuch lernt
Jedes Mal, wenn du eine Änderung speicherst, vergleicht Titro die Untertitel vorher und nachher und findet die Wörter, die du ersetzt hast. Eine einzelne Korrektur wird nur notiert. Machst du dieselbe Korrektur in einem zweiten, anderen Projekt, ist das Wort gelernt. Jedes Transkript danach hat deine Schreibweise schon, bevor du den Editor öffnest.
| Was passiert | |
|---|---|
| Erstes Video | Die Erkennung schreibt „Prishtin“. Du korrigierst zu „Prishtinë“. Titro notiert die Korrektur. |
| Zweites Video | Gleicher Fehler, gleiche Korrektur, in einem anderen Projekt. Das Wort ist gelernt. |
| Jedes Video danach | Im Transkript steht schon „Prishtinë“. |
Gezählt werden mit Absicht Projekte. Korrigierst du denselben Namen in drei Untertiteln eines Interviews, zählt das einmal, denn es ist ein Video und eine Entscheidung. Ein zweites Video zeigt eine Gewohnheit, und aus einer Gewohnheit darf eine Regel werden.
Was es nicht lernt
Eine Funktion, die umschreibt, was du gesagt hast, muss vorsichtig sein. Die Regeln sind deshalb streng:
- Ein Wort gegen ein Wort. Machst du aus zwei Wörtern drei, ist das eine Änderung am Satz, und daraus wird nichts gelernt.
- Nur Schreibweisen. Das neue Wort muss dem alten ähneln. Wer „sagte“ durch „erklärte“ ersetzt, ändert die Formulierung, und das wird nie zur Regel.
- Mindestens drei Buchstaben, keine Zahlen. Eine Regel, die jedes „a“ in ein „e“ verwandelt, würde jedes deiner Transkripte ruinieren.
- Keine Fallendungen. Im Albanischen ändert sich das Wortende mit der Rolle im Satz. Eine Korrektur von „Prishtinë“ zu „Prishtinës“ hängt also vom Satz ab und wird nie als Regel gelernt.
- Die neueste Antwort gilt. Korrigierst du dasselbe Wort später anders, ersetzt die neue Schreibweise die alte, und die Zählung beginnt neu.
Um Groß- und Kleinschreibung kümmert sich Titro selbst. Ein Name, den du mit Großbuchstaben geschrieben hast, behält sie überall. Ein kleingeschriebenes Wort bekommt einen Großbuchstaben, wenn das ursprüngliche Wort einen hatte, zum Beispiel am Anfang eines Untertitels.
Nur in der gesprochenen Sprache
Das Wörterbuch arbeitet mit der Sprache, die gesprochen wurde. Es schreibt die Wörter um, die die Erkennung gehört hat, und lernt aus Korrekturen an diesen Untertiteln. In einem übersetzten Projekt bringen Änderungen an den übersetzten Zeilen ihm nichts bei, denn ein Vergleich albanischer Wörter mit deutschen Untertiteln ergäbe unsinnige Regeln wie „universiteti“ wird zu „Universität“. Eine Übersetzung schreibt das Wörterbuch auch nie um.
Privat in deinem Konto
Die Liste gehört zu deinem Konto. Sie verlässt es nie und wird nie exportiert. Sie hat außerdem einen eigenen Schalter, getrennt von Hilf Titro, besser zu werden. Dieser andere Schalter entscheidet, ob deine Korrekturen und der Ton der betreffenden Stelle gespeichert werden dürfen, um die Spracherkennung zu verbessern. Du kannst ihn ausschalten und das Wörterbuch anlassen, damit dein eigener Name trotzdem richtig geschrieben wird.
Schaltest du das Wörterbuch aus, wird die Liste gelöscht, damit keine alte Regel im Hintergrund weiter deine Transkripte umschreibt. Wenn du dein Konto löschst, wird sie ebenfalls gelöscht.
So prüfst und bearbeitest du deine Liste
- 1
Profil öffnen
Geh in der App für iPhone oder Android auf Profil. Der Schalter heißt Korrigierte Wörter merken und ist bei neuen Konten eingeschaltet.
- 2
Liste lesen
Jeder Eintrag zeigt die falsche Schreibweise, einen Pfeil und deine Schreibweise. Ein Wort, das du bisher nur in einem Projekt korrigiert hast, ist mit noch nicht markiert.
- 3
Wort von Hand hinzufügen
Trag das falsche Wort ein und wie es sein soll, dann tippe auf das Plus. Ein Wort, das du selbst hinzufügst, gilt sofort, ohne auf ein zweites Projekt zu warten. Auf jeder Seite ein Wort, mindestens drei Buchstaben.
- 4
Eintrag entfernen
Tippe auf das Kreuz daneben. Künftige Transkripte schreiben wieder, was die Erkennung hört.
Die Liste selbst liegt in der App und fasst bis zu 500 Wörter. Korrekturen, die du in Titro Studio im Browser machst, zählen genauso, weil das Lernen auf dem Server für dein Konto passiert.
Wenn das Wörterbuch nicht reicht
Das Wörterbuch behebt Wörter, die die Erkennung immer auf dieselbe Art falsch schreibt. Für ein Video voller Namen, die du noch nie vor der Kamera gesagt hast, ist der Teleprompter schneller. Du schreibst das Skript, liest es beim Aufnehmen ab, und die Untertitel folgen dem, was du wirklich gesagt hast, mit den Namen so geschrieben wie in deinem Skript.
Korrigiere einen Namen in zwei Videos, und du tippst ihn nie wieder. Wie Titro das Transkript überhaupt schreibt, steht auf der Seite Untertitel automatisch erstellen. Dein erstes Video ist gratis, bis drei Minuten.
