Live ondertiteling voor colleges,
als je niet om een herhaling kunt vragen.

Gemiste termen stapelen op

Een gesprek verdraagt een verloren woord. Een college niet, want de definitie die je om tien over miste is waar de volgende twintig minuten op gebouwd zijn. Tegen de tijd dat je het merkt, staat wat je nodig had vier dia's terug en gaat niemand daarvoor terugbladeren.

Het is erger omdat je ook nog typt. Notities maken en luisteren vechten om dezelfde aandacht, en het moment waarop je omlaag kijkt om een zin af te maken is steevast het moment waarop er iets belangrijks gezegd wordt. De overlay blijft boven je notitievenster en vangt geen klikken, dus de laatste zin staat op het scherm terwijl jij de vorige nog opschrijft.

En als het college niet in je eerste taal is, gebeurt dat allemaal op het tempo van andermans accent.

14 dagen geld terug, zonder vragen.

Kies een langzamer model dan je voor een gesprek zou doen

De Engelse modellen wegen vertraging tegen nauwkeurigheid af, en een college wil het andere uiteinde van die schaal dan een gesprek. In een gesprek wil je het model van 160 ms, want je staat op het punt te antwoorden en een late ondertitel is nutteloos. In een college antwoord je niemand, dus die extra seconde kost je niets en levert nauwkeurigheid op.

Nemotron op 1120 of 2240 ms is hier het model om te gebruiken. Het zet gaandeweg leestekens en hoofdletters, en dat scheelt enorm als je een definitie leest in plaats van een zin die iemand net tegen je zei. Wissel in de menubalk, per college als je wilt.

Vragen over colleges

Werkt het met Panopto, Echo360, Canvas en YouTube?

Allemaal. Het pakt de audio op die een app produceert in plaats van te integreren met een platform, dus een college in Panopto, een opname in Echo360, een seminar in Zoom, een opname op YouTube en een video in Canvas zijn voor hem allemaal hetzelfde: geluid dat uit je Mac komt.

Krijgt het de vaktermen goed?

Vaak niet, en geen enkele spraakherkenning zal dat wel doen. Universiteiten zeggen het zelf in hun richtlijnen over automatische ondertiteling: bij spraak met een accent en bij vakjargon zakt de nauwkeurigheid. Dit helpt bij de zin die je half verstond, niet bij een term die het model nog nooit gezien heeft. Reken erop dat je namen, notatie en jargon zelf corrigeert.

Kan ik de ondertiteling bewaren om later te leren?

Nee. Hier wordt nooit iets naar schijf geschreven. Om van te leren gebruik je de opname van je instelling en het transcript dat die oplevert, wat daar beter gereedschap voor is en meestal bij je collegegeld inbegrepen zit.

En als mijn universiteit ondertiteling niet heeft aangezet?

Dan werkt dit alsnog, want het vraagt je universiteit nooit iets. Of er platformondertiteling is, hangt af van een instelling die iemand anders koos en een betrouwbaarheidsdrempel die iemand anders koos, en geen van beide kun je vanaf jouw stoel veranderen.

Werkt het in een collegezaal?

Nee, en dit is het ene punt om duidelijk over te zijn voordat je koopt. Het ondertitelt audio die je Mac afspeelt en opent de microfoon nooit, dus een docent die in een zaal praat kan het niet horen. Het is voor colleges die je streamt, waar je online bij aansluit of die je terugkijkt.

Welk model kan ik het best voor een college gebruiken?

Een van de langzamere. In een gesprek wil je het model van 160 ms, want je staat op het punt te antwoorden; in een college antwoord je niemand, dus ruil je vertraging in voor nauwkeurigheid en gebruik je Nemotron op 1120 of 2240 ms, dat ook leestekens en hoofdletters zet.