Quelles sont les difficultés de la transcription automatique pour le sous-titrage ?

12 mars 2024
Envoyé par : Nereida BIRDWELL
Catégories: Post-édition, Sous-titrage, Traduction de documents

De nos jours, une tendance de plus en plus marquée se dessine : la délégation de l’étape de transcription à des moteurs de transcription automatique plutôt qu’à des opérateurs humains. Ce processus repose sur l’utilisation d’outils spécialisés capables d’analyser l’audio pour extraire les données sonores et les retranscrire en texte. Ce procédé désigné sous le terme de reconnaissance automatique de la parole, est souvent nommé reconnaissance vocale.

Cette approche permet la génération automatique de sous-titres pour des vidéos dans leur langue originale, ainsi que la possibilité de produire de manière plus rapide et plus économique des transcriptions aux professionnels de la traduction audiovisuelle.
Ces avantages s’inscrivent dans une optique d’efficacité opérationnelle et de réduction des coûts pour les entreprises et les prestataires de services linguistiques.

Pour autant, les résultats ne sont souvent pas à la hauteur d’une transcription humaine.

Comment fonctionne la transcription automatique

La transcription automatique repose généralement sur la technologie de la reconnaissance automatique de la parole, qui utilise des algorithmes sophistiqués pour analyser les signaux audio et les convertir en texte.

Le processus comporte 5 étapes :

1 • Prétraitement audio : Le flux audio est prétraité pour éliminer les bruits de fond, améliorer la qualité audio et normaliser le volume.

2 • Analyse acoustique : L’audio est ensuite analysé pour identifier les phonèmes (unités de son) et les modèles de parole. Cette analyse permet de reconnaître les sons de la parole humaine.

3 • Modélisation de la langue : Des modèles de langage sont utilisés pour prendre en compte la structure et la grammaire de la langue parlée. Cela aide à prédire les mots et les phrases les plus probables en fonction du contexte.

4 • Reconnaissance vocale : En combinant l’analyse acoustique et la modélisation de la langue, le système de reconnaissance vocale détermine les mots les plus probables correspondant au flux audio. Des techniques telles que les réseaux neuronaux et les modèles de langage statistiques peuvent être utilisées pour améliorer la précision de cette reconnaissance.

5 • Post-traitement : Après la reconnaissance des mots, un processus de post-traitement est souvent utilisé pour corriger les erreurs et améliorer la qualité de la transcription. Cela peut impliquer l’utilisation de techniques telles que la correction automatique, la cohérence contextuelle et la suppression des doublons.

En résumé, la transcription automatique combine l’analyse acoustique, la modélisation linguistique et la reconnaissance vocale pour convertir automatiquement un flux audio en texte écrit.

Bien que les systèmes de transcription automatique aient considérablement progressé ces dernières années, ils peuvent encore rencontrer des difficultés en raison de variations linguistiques, de bruits de fond et d’autres facteurs.

Les défis de la transcription automatique pour le sous-titrage

• Qualité de la reconnaissance vocale : La précision de la reconnaissance vocale est cruciale pour garantir des sous-titres précis. Les accents, les bruits de fond et les variations de voix peuvent rendre la transcription difficile.

Par exemple, lorsqu’un locuteur s’exprime rapidement, le moteur de reconnaissance automatique de la parole peut éprouver des difficultés à suivre le débit de parole et à transcrire avec précision tous les mots prononcés. Cette situation peut entraîner des transcriptions approximatives, des erreurs de sens voire l’omission de certains termes. Afin de pallier ces lacunes, le moteur tente de compléter les passages manquants en se basant sur ses données d’entraînement, ce qui peut parfois conduire à des phrases déconnectées de l’audio source.

• Langues et dialectes variés : Les logiciels de transcription automatique doivent être capables de reconnaître et de transcrire un large éventail de langues et de dialectes, ce qui peut être complexe en raison des différences de prononciation et de structure linguistique.

En effet, les moteurs de reconnaissance automatique de la parole sont souvent formés pour reconnaître uniquement l’accent standard de la langue en question, ce qui peut entraîner des difficultés de compréhension, lorsqu’un locuteur présente un accent prononcé.

Cette situation est illustrée de manière humoristique dans une vidéo de la BBC mettant en scène deux Écossais dans un ascenseur utilisant la reconnaissance automatique de la parole, ce qui génère des résultats comiques mais révélateurs : n’hésitez-pas à activer les sous-titres automatiques traduits en français sur cette vidéo pour constater « les dégâts » d’une traduction automatique instantanée.

• Homographes et homophones : Les mots qui se prononcent de la même manière mais qui ont des significations différentes peuvent entraîner des erreurs de transcription, nécessitant une analyse contextuelle pour une précision accrue.

• Identification des orateurs : Dans les conversations impliquant plusieurs interlocuteurs, il est essentiel de pouvoir attribuer les paroles à la bonne personne. Cela peut être difficile sans indications visuelles ou contextuelles.

• Traitement des bruits de fond et des interruptions : Les bruits de fond, les chevauchements vocaux et les interruptions peuvent compliquer la transcription automatique et nécessitent des techniques avancées pour être correctement gérés.

• La ponctuation pose également problème, car les virgules ne sont pas toujours incluses dans les transcriptions automatiques, nécessitant parfois des ajustements pour garantir la fluidité du texte. De plus, les pauses dans la parole sont parfois interprétées comme des points finaux, ce qui peut entraîner des sous-titres fragmentés et compliquer la synchronisation.

• Formats de sortie compatibles : Les sous-titres doivent souvent être convertis dans différents formats pour être compatibles avec les lecteurs vidéo ou les plateformes de diffusion en ligne, ce qui peut nécessiter une adaptation supplémentaire.

En résumé, bien que la transcription automatique offre des avantages en termes de rapidité et de coûts, elle présente des limitations qui nécessitent une révision humaine approfondie pour garantir la précision et la qualité des sous-titres.

Il est donc évident que s’il n’y a aucune intervention humaine pour réviser le texte transcrit, avant de passer à la traduction des sous-titrages, comme c’est le cas des systèmes de transcription et de traduction automatiques instantanés et gratuits, on peut s’attendre à obtenir des traductions peu fiables et souvent erronées.

Dans un cadre professionnel, il est envisageable de surmonter ces défis et de générer des sous-titres de qualité supérieure en fusionnant des méthodes de reconnaissance vocale sophistiquées, une analyse contextuelle approfondie et un processus de post-édition humaine.

Chez Birdwell Translation & Technologies, nous surveillons de près ces avancées et ajustons nos services pour satisfaire de manière efficace les besoins de notre clientèle.

Nos équipes, soutenues par ces nouveaux outils, sont à votre disposition pour vous offrir des conseils personnalisés en fonction de la typologie de vos documents et de la qualité attendue. N’hésitez pas à nous solliciter !