Synchroniseer je transcript met de audio en ontvang een getimede SRT

Waarom een chatbot je tekst niet kan timen

Een transcript omzetten naar de indeling van een SRT-bestand is voor een chatbot een koud kunstje. Het lastige zit in de timing: om te weten dat een zin begint op 12:41.3, moet software naar de opname luisteren en die zin daarin terugvinden. Bij een lang bestand genereert een assistent die alleen je tekst ziet tijdstempels die gelijkmatig verdeeld of simpelweg verzonnen zijn, waardoor ze met elke minuut verder uit de pas lopen.

Deze tool luistert met een spraakherkenningsmodel dat een tijdstempel toekent aan elk woord dat het hoort. Vervolgens koppelt onze software jouw tekst aan die woorden — via code, niet via AI. Zinnen die in beide teksten uniek voorkomen dienen als ankers, waarna de woorden daartussen stuk voor stuk worden gematcht. Heeft het model een woord anders verstaan, "13" geschreven in plaats van "dertien" of een woord gemist? Dan wordt de tijd afgeleid van de omringende woorden. De tekst in het bestand blijft altijd exact van jou.

Waarvoor mensen het gebruiken

• Videomakers die een script hebben geschreven en ondertitels willen die perfect aansluiten op wat er daadwerkelijk is gezegd
• Podcasters en journalisten met een geredigeerd transcript die een SRT nodig hebben voor de videoverzie
• Uitgetypte transcripties van interviews, rechtszittingen of colleges die tijdstempels nodig hebben voor controle
• Ondertitels van een andere release of eerdere montage die uit de pas lopen, opnieuw getimed op deze audio
• Docenten en taalstudenten die willen dat een tekst en een audio-opname perfect synchroon meelopen

Tips voor het beste resultaat

Hoe dichter je tekst bij de gesproken woorden ligt, hoe nauwkeuriger de timing. Kleine redactionele verschillen zijn geen probleem: een weggelaten "eh", een gecorrigeerde naam of een net iets anders uitgesproken zin. Een alinea die wel in de tekst staat maar nooit is uitgesproken, heeft geen audio om aan gekoppeld te worden en wordt tussen de omliggende regels gepropt; verwijder zulke passages vooraf. Lange stukken muziek, applaus of spraak in een andere taal worden automatisch overgeslagen en hebben geen invloed op de omringende regels.

Wil je zelf bepalen waar elke ondertitel afbreekt? Zet dan één ondertitel per regel in je tekst; regels langer dan ongeveer 84 tekens worden automatisch gesplitst op zinsgrenzen of komma's. Wil je een bestaande ondertitelindeling exact behouden, upload dan het SRT- of VTT-bestand zelf: de blokken en regelafbrekingen blijven precies zoals ze waren, alleen de tijden worden bijgewerkt.

Nauwkeurigheid en beperkingen

De timing volgt de spraakherkenning, die het beste werkt bij heldere spraak in veelgesproken talen. Voor het Amhaars, Tigrinya, Somalisch, Dari, Koerdisch, Birmees en Pasjtoe worden de woordtijden berekend door een algemeen AI-model en zijn ze minder exact; controleer altijd het gratis eerste deel. Door elkaar pratende sprekers en luide achtergrondmuziek kunnen ervoor zorgen dat sommige regels iets te vroeg of te laat beginnen.

Elke opdracht verwerkt één opname en één tekst. Deze tool behoudt je eigen woorden en voegt timing toe. Heb je nog geen transcript? Gebruik dan onze tool voor lange audio om er een te laten uitschrijven, of de video-ondertiteltool om direct ondertitels te genereren vanuit de audio.