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3 minutos de lectura
23 Jun 2021

La Universidad de Twente y Amberscript inician una innovadora colaboración para ahorrar un valioso tiempo a los investigadores

La Facultad BMS (Behavioral, Mananagement- Social-Sciences) de la Universidad de Twente utiliza el software de reconocimiento automático del habla de Amberscript para dar a los investigadores y estudiantes de la facultad la oportunidad de transformar automáticamente las grabaciones de audio en texto. Al utilizar el reconocimiento automático del habla (ASR), los investigadores pierden menos tiempo en crear transcripciones manualmente. El tiempo (y el presupuesto) que se ahorra puede reinvertirse en lo que realmente cuenta: La investigación innovadora.

Acerca del laboratorio BMS

El BMS Lab es el impulsor de la innovación de la Facultad de Ciencias del Comportamiento, Ciencias de la Gestión y Ciencias Sociales de la Universidad de Twente. El objetivo del BMS Lab es estimular la innovación dentro de la comunidad investigadora inspirando a los investigadores a utilizar nuevas tecnologías y metodologías. De este modo, el BMS Lab estimula a los investigadores a buscar nuevas ideas y a esforzarse por obtener excelentes resultados de investigación.

¿Cuál es el objetivo de implementar Amberscript?

La transcripción (convertir el audio en texto) es una actividad crucial pero que requiere mucho tiempo en el proceso de investigación cualitativa. Los investigadores necesitan una transcripción precisa para poder realizar análisis, pero transcribir manualmente es un proceso tedioso. Jan Willem van ‘t Klooster, director general de BMS Lab: «Desde hace tiempo se preguntaba al Laboratorio BMS si la tecnología podría acelerar este proceso. Hasta ahora no habíamos encontrado ninguna, pero con Amberscript nos convencimos de su calidad y facilidad de uso«.

Amberscript utiliza la más moderna tecnología de reconocimiento de voz para acelerar el proceso de transcripción. Con la ayuda de la inteligencia artificial, las grabaciones de audio se transforman en una transcripción en pocos minutos. Posteriormente, los investigadores pueden realizar los ajustes necesarios. Finalmente, la transcripción se procesa en programas de análisis como SPSS, MAXQDA o Atlas.

Hasta ahora, los investigadores de la Universidad solían contratar a estudiantes que tenían que mecanizar manualmente las entrevistas y los debates de grupo. Resulta que transcribir y editar una entrevista de una hora podía llevar fácilmente hasta 6 horas de trabajo manual.

Al automatizar este proceso, se puede ahorrar una cantidad considerable de tiempo y generar más transcripciones en menos tiempo. Un estudiante afirma: «Las transcripciones automáticas de Amberscript necesitan algo de edición, pero ahorran una gran cantidad de tiempo».

¿Cómo funciona esto en la práctica?

Los estudiantes e investigadores pueden solicitar «horas de transcripción» de forma centralizada en el BMS Lab. Un usuario administrador transfiere las horas de transcripción a los usuarios y, en el panel de control del administrador, el Laboratorio BMS puede identificar fácilmente qué proyectos consumen cuántas horas.

Además, el Laboratorio BMS ayuda a los usuarios a prestar el equipo de grabación adecuado y a asesorarles sobre cómo grabar audio de alta calidad. El Laboratorio BMS también asesora sobre la forma correcta de tratar la información confidencial de los encuestados.

¿Cuáles son las posibilidades de la conversión de voz a texto en el futuro?

Por el momento, los investigadores y estudiantes trabajan con el sencillo editor de Amberscript.

Además, la misma tecnología puede utilizarse para fines «más exigentes». El laboratorio BMS está desarrollando ahora una aplicación de investigación que utiliza directamente el motor «speech-to-text» de Amberscript a través de una API.

Con esta integración, los investigadores pueden obtener inmediatamente resultados sobre el lenguaje utilizado en los experimentos. La combinación de varios canales de entrada en esta app abre las puertas al desarrollo de una imagen más completa de los encuestados dentro y fuera del entorno del laboratorio.

Conclusión:

Según Jan Willem van ‘t Klooster, el proyecto «Amberscript» ya es un éxito. En los últimos meses, la demanda de transcripción automática ha aumentado considerablemente. Los investigadores solicitan regularmente mayores volúmenes de horas de transcripción y los estudiantes utilizan activamente Amberscript.

La razón de esto: La antigua forma de transcripción manual requiere mucho tiempo y puede resultar frustrante para mucha gente. Amberscript ayuda a los investigadores a centrarse en lo que realmente aporta valor: La investigación de alta calidad.

Lee el artículo de la Universidad de Twente: Entrevistas 

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