Ogni Parola in Ogni Video. Trascritta. Ricercabile. Accessibile.
Ci sono migliaia di ore di contenuto parlato sepolte nella tua libreria SCORM — narrazioni degli istruttori, presentazioni video, simulazioni registrate. Nessuno di questi contenuti è ricercabile. Nessuno è accessibile. Il motore di trascrizione AI di ScormParser elabora ogni file audio e video, generando trascrizioni con timestamp che rendono l'intera libreria di formazione completamente ricercabile e conforme a WCAG.
Perché la trascrizione dei media SCORM è importante
La maggior parte dei corsi SCORM aziendali si affida pesantemente a slide narrate e presentazioni video. Questo contenuto parlato rappresenta la fonte più ricca di conoscenza di dominio nella tua libreria di formazione — ma è completamente invisibile ai motori di ricerca, alle pipeline RAG e agli strumenti di accessibilità.
L'AI di ScormParser elabora automaticamente tutti i contenuti multimediali all'interno di un pacchetto SCORM e genera trascrizioni accurate con timestamp che si integrano con il resto della struttura del corso.
Conformità WCAG e accessibilità
Le normative sull'accessibilità richiedono sottotitoli e trascrizioni per tutti i media di formazione. Se i tuoi corsi SCORM sono stati creati senza sottotitoli, sei a rischio. ScormParser genera trascrizioni accurate che possono fungere da file di sottotitoli, rendendo l'intera libreria di formazione conforme ai requisiti WCAG 2.1 Level AA.
Accuratezza della trascrizione e supporto linguistico
Il motore di trascrizione AI di ScormParser supporta oltre 50 lingue e raggiunge un'accuratezza superiore al 95% su parlato chiaro. Per i contenuti tecnici con terminologia specifica del dominio — procedure mediche, specifiche ingegneristiche, conformità legale — il motore utilizza la comprensione contestuale per trascrivere correttamente il vocabolario specializzato. L'AI distingue e identifica automaticamente i diversi parlanti nelle registrazioni multi-voce, così sai chi ha detto cosa.
Dalle trascrizioni alla conoscenza ricercabile
La trascrizione è solo il primo passo. Una volta che i tuoi media SCORM sono convertiti in testo, ScormParser abilita una pipeline potente: ricerca full-text nell'intera libreria di formazione, integrazione RAG per knowledge base AI e scansione di conformità per verificare che gli argomenti richiesti siano coperti nei tuoi corsi. Trasforma ore di audio bloccato in conoscenza indicizzata e interrogabile in pochi minuti.
- Speech-to-text AI per tutti i formati video e audio
- Trascrizioni con timestamp e rilevamento del parlante
- Generazione di file di sottotitoli VTT/SRT
- Supporto per la trascrizione multilingua
- Supporto alla conformità WCAG 2.1 Level AA
- Ricerca full-text su tutti i contenuti trascritti
- Esportazione delle trascrizioni come Markdown, JSON o testo semplice
- Trascrizione batch per intere librerie di corsi
Domande Frequenti
Quali lingue supporta la trascrizione AI?
+
ScormParser supporta oltre 50 lingue tra cui italiano, inglese, spagnolo, francese, tedesco, portoghese, giapponese, coreano, mandarino, arabo e hindi. I corsi multilingua vengono rilevati automaticamente e trascritti nella lingua corretta per ciascun segmento audio.
Quanto è accurato lo speech-to-text per i contenuti tecnici?
+
Il nostro motore AI raggiunge un'accuratezza superiore al 95% su parlato chiaro e utilizza la comprensione contestuale per gestire la terminologia specifica del dominio. Per vocabolari altamente specializzati, puoi fornire un glossario personalizzato tramite API per migliorare ulteriormente l'accuratezza sui termini specifici del settore.
Posso ottenere sia i sottotitoli SRT che le trascrizioni complete?
+
Sì. ScormParser genera più formati di output da una singola trascrizione: file SRT e VTT con timestamp per i sottotitoli video, trascrizioni in testo semplice per la documentazione e JSON strutturato con timestamp dettagliati per integrazioni personalizzate.
La trascrizione funziona con pacchetti SCORM che hanno più tracce audio?
+
Sì. ScormParser identifica e trascrive ogni file audio e video nel pacchetto SCORM, indipendentemente da quante tracce sono incorporate. Ogni traccia viene trascritta e mappata automaticamente alla sua posizione nel corso.
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