Glossar
Postproduktion

Transkript

Ein Transkript ist die schriftliche Abschrift des gesprochenen Inhalts eines Videos oder Interviews, häufig mit Timecodes versehen.

Was bedeutet Transkript?

Ein Transkript ist die schriftliche Abschrift dessen, was in einem Video oder Interview gesprochen wird. Oft ist es mit Timecodes versehen, sodass man jede Aussage im Material wiederfindet. Heute entsteht ein erster Entwurf meist automatisch durch Spracherkennung, den man anschließend prüft und korrigiert. Das Transkript ist die Grundlage für viele weitere Schritte im Schnitt und in der Veröffentlichung. Bei längeren Gesprächen spart ein Transkript viel Zeit, weil man nicht mehr jede Stunde Material neu anhören muss.

Wofür braucht man ein Transkript in der Praxis?

Beim Schnitt von Interviews und Podcasts hilft das Transkript, passende Aussagen schnell zu finden und den Film am Text entlang zu bauen. Es bildet außerdem die Basis für Untertitel, Blogbeiträge und Zitate. Bei einem Videopodcast im Unternehmen lässt sich aus einer Folge so zusätzlicher Inhalt gewinnen. Auch für die Barrierefreiheit ist ein Text zum Video hilfreich, weil Menschen ihn lesen können, wenn sie nicht hören können. Aus einem Transkript lässt sich zudem ablesen, welche Themen in einem Gespräch besonders ausführlich behandelt wurden.

Worauf du achten solltest

Automatische Transkripte enthalten Fehler, besonders bei Fachbegriffen, Namen und Dialekten, daher solltest du sie immer durchsehen. Lege vorab eine Liste mit Firmennamen und Begriffen an, damit die Schreibweise einheitlich bleibt. Prüfe außerdem, ob das verwendete Werkzeug personenbezogene Daten auf Servern außerhalb der EU verarbeitet, und kläre das im Zweifel mit deinem Datenschutzbeauftragten. Vergiss nicht, dass Zitate aus einem Transkript mit der Person abgestimmt werden sollten. Für Untertitel solltest du das Transkript zusätzlich in kurze Zeilen aufteilen, die sich bequem lesen lassen.

Praxistipp

Lass das Transkript von jemandem aus deinem Haus gegenlesen, der die Fachbegriffe kennt, denn Spracherkennung macht genau dort die meisten Fehler.

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