Accessing communication: An analysis of the quality of RTVE’s automatic live subtitles
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, deaf and hard-of-hearing viewers should have equal access to audiovisual media and, likewise, the promotion of Galician as a minoritised language should be key for public broadcasters. Therefore, both of them should be compatible, allowing viewers with and without hearing impairments to have access to audiovisual contents in Galician. This paper presents the results of the assessment of the quality of the automatic subtitles being tested in the territorial news programs broadcast by RTVE Spanish TV channel in Galicia and considers the harmonisation of accessibility and standardisation in Galician subtitling. The analysis consisted of 10 five-minute samples in Galician and it was carried out by applying the NER model (Romero-Fresco 2011). The results provide, on the one hand, data on the accuracy of the subtitles and, on the other hand, information on the correction of errors by the speech recognition software used in an attempt to reconcile accessibility and standardisation in Galician subtitling (Romero-Fresco 2021). Finally, the paper concludes with some suggestions for possible improvements to be made to the speech recognition machine in order to accomplish the acceptable threshold of quality and, therefore, provide equal access for deaf and hard-of-hearing viewers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».