Otomatik altyazıdan revize yediğin gün, hata büyük ihtimalle "geliyor" ya da "yapıyoruz" gibi bir kelimede olmayacak. Müşterinin marka adında olacak.
Bu tesadüf değil, tanıma sisteminin çalışma biçiminin doğrudan sonucu. Ve iyi haber şu: tam olarak bu sebepten dolayı öngörülebilir bir hata, yani teslimden önce sistematik olarak yakalanabilir. Aşağıda önce neden olduğunu, sonra da uygulayabileceğin kontrol yöntemini anlatıyoruz.
Neden hep özel isimler
Konuşma tanıma sistemleri sesi doğrudan harfe çevirmiyor. Duydukları sesi, bildikleri kelimelerden hangisine benzediğine karar vererek yazıya döküyorlar. Bu "bildikleri kelimeler" havuzu sonlu; günlük dilde sık geçen kelimelerden oluşuyor.
Özel isimler bu havuzun dışında kalır. Yeni kurulmuş bir marka, bir ürün kod adı, bir soyadı, sektöre özel bir terim — bunların hiçbiri genel dil verisinde sık geçmez. Sistem bu sesi duyduğunda "bilmiyorum" deme seçeneğine sahip değil; havuzdaki en yakın sesli kelimeyi yazar.
Sonuç, editörün aşina olduğu o tuhaf çıktılar: marka adı yerine kulağa benzeyen normal bir kelime, kişi adı yerine başka bir isim, ürün adı yerine anlamsız bir birleşim. Hata rastgele de değil — aynı kayıt boyunca genelde aynı yanlış kelimeye dönüşür, çünkü sistem her seferinde aynı kararı verir.
Bu tutarlılık aslında işine yarar. Yanlışı bir kere tespit ettiğinde, toplu değiştirmeyle hepsini tek seferde düzeltebilirsin.
Türkçenin ek sorunu
Türkçede durum bir kat daha karmaşık, çünkü özel isimler yalın halde durmuyor.
Bir marka adı aynı kayıtta "markanın", "markaya", "markayla", "markadan" diye geçer. Tanıma sistemi açısından bunların her biri ayrı bir ses dizisi. Kök doğru tanınsa bile ek yanlış yazılabilir, ya da kök ve ek birleşip tamamen başka bir kelimeye dönüşebilir. Kesme işareti de ayrı bir sorun: özel isimlere gelen ekler kesme işaretiyle ayrılır ve otomatik çıktı bunu genelde atlar.
Bunun pratik sonucu şu: tek bir yanlış yazımı arayıp düzeltmek yetmiyor. Aynı ismin ekli hallerini ayrı ayrı kontrol etmen gerekiyor. Aşağıdaki yöntem bunu hesaba katıyor.
Teslimden önce uygulanacak kontrol
1. Terim listesini kurgudan önce çıkar
Brief'i aldığın anda, ses kaydını açmadan önce bir liste yap. Bu listeye şunlar girer:
- Marka ve ürün adları (müşterinin ve videoda geçen diğerlerinin)
- Konuşmacı adları ve soyadları
- Yer adları
- Sektöre özel terimler ve kısaltmalar
- Kampanya, proje veya slogan adları
Beş dakikalık bir iş ve kurgunun en sonunda yapacağın aramayı hedefli hale getiriyor. Listeyi projeye ya da nota kaydet; aynı müşteriyle çalışmaya devam edeceksen bir dahaki sefere hazır olur.
2. Aracın sözlüğü varsa terimleri bir kere gir
Bazı transkripsiyon araçları ve paneller, tanıma öncesinde kendi terim listeni tanıtmana izin veriyor. Böyle bir özellik varsa kullan — düzeltme sonradan yapılan bir iş olmaktan çıkıp, hiç oluşmayan bir hataya dönüşür.
Yoksa da sorun değil, üçüncü adım işi görür.
3. Text panelinde hem doğrusunu hem yanlışını ara
Altyazı üretildikten sonra Window > Text panelini aç ve Captions sekmesindeki arama kutusunu kullan.
Listendeki her terim için iki arama yap:
- Doğru yazımı ara. Kaç kere geçtiğini say. Kayıtta on kere söylendiğini biliyorsan ve arama üç sonuç veriyorsa, yedi tanesi yanlış yazılmış demektir.
- Kökü ara, tamamını değil. "Markanın" yerine "marka" ara. Ekli hallerin hepsi tek aramada listelenir.
Yanlış yazımı bir kere gördüğünde onu da aratıp toplu düzelt. Aynı hata kayıt boyunca tekrarlanmış olacak.
4. Kesme işaretlerini ayrıca gözden geçir
Özel isimlere gelen ekler kesme işaretiyle ayrılır. Otomatik çıktıda bu genelde eksik kalır ve gözden kaçar, çünkü kelime doğru yazılmıştır — sadece noktalama yanlıştır. Marka işlerinde bu, düzeltilmesi en kolay ama fark edilmesi en zor hata.
5. Dışa aktarmadan önce son okuma
SRT ya da VTT olarak dışa aktardıktan sonra dosyayı bir metin düzenleyicide aç ve listendeki terimleri son bir kez ara. Bu adım gereksiz görünür ama caption track üzerinde yapılan bazı düzeltmeler dışa aktarmaya yansımaz; iki dakikalık kontrol, teslim sonrası revizeden ucuz.
Neden hiçbir araç bunu tek başına çözmüyor
Bu bir ürün eksikliği değil, problemin yapısı.
Bir tanıma sistemi, senin müşterinin markasının var olduğunu bilemez. Bilebilmesi için o ismin ona önceden söylenmesi gerekir — sözlük özelliklerinin yaptığı iş tam olarak bu. Sözlük yoksa sistem tahmin eder, ve tahmin ettiği şey her seferinde aynıdır.
Burada dürüst olmak gerekiyor: bu alandaki araçların çoğu bir doğruluk oranı ilan ediyor. korect Premiere Pro paneli olarak biz bir oran paylaşmıyoruz, çünkü bağımsız bir ölçümümüz yok. Ölçmediğimiz bir şeyi ölçülmüş gibi sunmak, bir kere yakalandığında geri kalan her doğru cümleyi de şüpheli hale getirir. Türkçe için kurulmuş bir panel olmamız da bu hatayı sıfıra indirmiyor — hiçbir sistem indirmiyor. İndirdiğini söyleyen varsa, oranı nerede ve nasıl ölçtüğünü sor.
Değişen şey hatanın kaç tane olduğu değil, senin onu teslimden önce yakalayıp yakalamadığın. Yukarıdaki beş adım bunun için var.
Özet
Otomatik altyazının özel isimlerde hata yapması öngörülebilir bir davranış, çünkü bu isimler sistemin kelime havuzunda yok. Türkçede ekler bu sorunu katlıyor. Çözüm aracı değiştirmek değil, kurgudan önce bir terim listesi çıkarıp teslimden önce o listeyi aramak.
Bir sonraki marka işinde listeyi brief'le birlikte çıkar ve teslimden önce beş dakikanı buna ayır. Revize e-postası gelmediğinde ne kazandığını anlarsın.