Hoe voeg ik tijdstempels toe aan een transcript?

Tijdstempels zijn kleine ankers die elk tekstgedeelte koppelen aan een exact moment in de audio. Ze maken transcripts navigeerbaar – je kunt naar elk moment springen, een citaat tegen de originele audio controleren of ondertitels nauwkeurig timen.

Welke diepte heb je nodig?

1. Tijdstempels per woord (elk woord afzonderlijk). Formaat als `[00:01:23.450] Hallo`. Nodig voor het maken van ondertitels, voice-editing, karaoke-achtige markering. Moderne AI-modellen leveren ze automatisch – DeepScript voegt er één per woord toe in de JSON-export.

2. Tijdstempels per zin of zinsdeel. Formaat als `[00:01:23] Hallo, welkom bij de show.` Handig voor het genereren van bijschriften (SRT/VTT) en voor interactieve spelers waarin gebruikers op zinnen kunnen klikken.

3. Tijdstempels per blok (om de 30-60 seconden). Formaat als `[00:01:00] (onderwerpwisseling) Nu hebben we het over …`. Gangbaar in kwalitatief onderzoek en journalistiek – leesbaar voor mensen zonder het transcript te overladen.

4. Tijdstempels bij sprekerwisseling. Formaat als `[00:01:23] Interviewer: …` en `[00:01:35] Maria: …`. Handig voor interviews met een duidelijke beurtwisseling.

Formaatconventies - HH:MM:SS (uren:minuten:seconden) is standaard. Voor korte fragmenten volstaat MM:SS. - Scheidingstekens: dubbele punten tussen de eenheden, punt of komma vóór de milliseconden (SRT gebruikt een komma, VTT een punt – veel tools doen dit verkeerd). - Haakjesformaat `[00:01:23]` voor platte tekst; `00:00:01,500 --> 00:00:05,000` voor SRT.

Automatisch genereren

Tijdstempels handmatig toevoegen is monnikenwerk – sla het over. Elke moderne transcriptietool levert ze. Met DeepScript: - TXT-export: bloktijdstempels om de 30 seconden - SRT/VTT-export: zintijdstempels met begin/einde - JSON-export: tijdstempels per woord met `start`, `end`, `confidence` per woord

Nabewerking AI-tijdstempels zijn nauwkeurig tot ±200 ms. Ondertiteling voor uitzendingen vereist vaak ±50 ms – tools als Aegisub of Subtitle Edit laten je finetunen. Voor onderzoek en journalistiek is de AI-nauwkeurigheid ruim voldoende.

Tip Voor interviews is de beste zet bloktijdstempels in het zichtbare transcript plus een JSON met woordtijdstempels, voor het geval je later fijner moet navigeren.