Christop Draxler vom Bayrischen Archiv für Sprachsignale der LMU München stellte seine aktuelle Forschung über die potentiellen Vorteile der Automatischen Spracherkennung (ASR) für die Transkription vor und beschäftigte sich mit der Frage wie man ASR-Qualität automatisch hervorsagen kann. Almut Leh von der FernUniversität Hagen präsentierte ihre Erfahrung bei der Erschließung von Interviews des Archivs Deutsches Gedächtnis mit dem Fraunhofer IAIS Audio Mining-System, einem Werkzeug zur Analyse gesprochener Sprache mit direktem Zugriff auf das Audiosignal.

Peter Kompiel von der Universitätsbibliothek der FU Berlin sprach ebenfalls über die praktische Anwendung von ASR in den Workflow zur Erstellung von Transkripten von Interviews für das Archiv „Eiserner Vorhang“. In dem Vortrag seiner Kollegin Herdis Kley wurde schließlich die Infrastruktur oh.d vorgestellt, vor allem im Hinblick auf die Erschließungsumgebung mit Einbindung des automatischen Alignments (Segmentierung) des BAS Web Services. In oh.d werden dabei nicht nur Werkzeuge zur Unterstützung der Interviewerschließung zur Verfügung gestellt, sondern auch Anleitungen und Richtlinien für deren Nutzung erstellt.

Moderiert wurde das Panel von Linde Apel von der Forschungsstelle für Zeitgeschichte in Hamburg, ebenfalls Partnerin im Projekt Oral-History.Digital.

Das Panel “Transcribing Oral History Interviews (Semi-)automatically. Technological Promises in Practical Testing” im Programm der ESSHC 2020/2021