Transcriberen, vertalen en samenvatten met oog voor bronbescherming

(Deze bijdrage kadert in een nieuwe VVJ-artikelenreeks over Europese tech-alternatieven voor journalisten. Meer info en de andere reeds verschenen artikels vind je hier.)

Je hebt je interview voorbereid met wat  AI-hulp van Mistral en met het gebruik van alternatieve zoekmachines. Je doet het interview en dan stelt zich de vraag hoe het te transcriberen, te vertalen of samen te vatten zonder de gegevens uit handen te geven. 

Er zijn minstens drie grote wegen: de meegeleverde mogelijkheden van smartphones gebruiken om de transcriptie op je eigen toestel te doen, software downloaden die alles op je eigen toestel(len) houdt, of toch de cloud gebruiken. En dan is er nog een vierde: het gewoon zelf opschrijven, en weg blijven van het internet. 

Smartphones

Eerst en vooral, het is goed mogelijk dat je smartphone al een transcriptiefunctie heeft. Maar daarmee is nog niet gegarandeerd dat de verwerking je telefoon niet verlaat. 

Ik probeer het uit door de mobiele data en de wifi op een Pixel 10 Fold af te zetten, en Nederlands als transcriptietaal te kiezen, de automatische spraakherkenning deed het niet zo goed. De app Recorder transcribeert Nederlandse spraak tijdens de opname, zonder cloud te gebruiken, lokaal op het toestel. 

De kwaliteit is niet perfect, maar wel heel behoorlijk. Dit is ook mogelijk op Samsung-toestellen. Op Android vind je uiteraard ook betalende apps voor transcriptie op het toestel zelf, die meer toeters en bellen hebben dan de standaard Recorder-app. Zo probeer ik Notely Voice uit, maar voor het Nederlands vond ik de Recorder-app overtuigender. Een raad: kies altijd voor een gratis proefperiode. 

Bij de iPhone moet ik de taalinstelling op Engels zetten om een transcriptie te krijgen voor het Engels. Het Nederlands lijkt vooralsnog te niche voor Apple. Gelukkig zijn er apps zoals Whisper Notes – Speech to Text van SmashMelon LLC die wel het Nederlands machtig zijn en die offline behoorlijk werken op mijn oude iPhone 12. De eenmalige prijs is 8,99 euro. 

Ook wanneer smartphones in staat zijn om in de gewenste taal te transcriberen, is het raadzaam te controleren of het back-upsysteem je informatie toch niet naar de cloud synchroniseert en dat, voor die bepaalde app of map, uit te schakelen. Whisper Notes synchroniseert alvast niet met de iCloud. 

Downloads

Ik probeer op mijn MacBook de Nederlandse app  MacWhisper van Jordi Bruin en “vrienden bij Good Snooze”. De basisversie is gratis, de homepage adverteert Pro voor de eenmalige som van 64 euro met levenslange updates. Volgens de licentiehandleiding kunnen journalisten 25 procent korting krijgen. 

Eenmaal de app gedownload, blijkt dat er ook cloudtranscriptie mogelijk is waarbij je kan kiezen tussen een hele reeks AI-bedrijven waaronder OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini en Cohere. Bij die cloudtranscriptie verlaten je data je apparaat, wat nu net niet de bedoeling is. Een tip: de directe download biedt meer functionaliteit dan via de App Store van Apple. 

Ik doe een proef met een kort interview van 3 minuten en 36 seconden, over een fictieve gemeente die al even fictieve huiswerkhulp overweegt voor de kinderen van de inwoners. De geïnterviewde verspreekt zich opzettelijk, de transcriptie geeft dat correct weer. Wanneer de spreker een paar zinnen in het Frans zegt, wordt dat niet vertaald of getranscribeerd. Je kunt naar de opname luisteren terwijl de tekst meeloopt. Zo zien we dat het toch misloopt waarbij “twee gratis opvangcentra” wordt verhaspeld tot “2-gratis opvangcentra”. Al bij al toch een heel behoorlijk resultaat voor de gratis versie van dit systeem met lokale modellen op je eigen toestel. 

Voor Windows (en Mac) vinden we WhisperScript, dat 108 euro per jaar kost. De software laat de data op je toestel en maakt een duidelijk onderscheid tussen verschillende sprekers. De kwaliteit is heel behoorlijk. Ik liet WhisperScript een bestaand audiobestand transcriberen; de optie “record audio” werkte op mijn Mac niet. 

Lokaal vertalen en samenvatten

Wil je gratis je teksten vertalen en samenvatten, en heb je een min of meer krachtige laptop of desktop, dan loont het de moeite om met LM Studio te experimenteren.

LM Studio is Amerikaans, maar geeft je heel veel mogelijkheden om lokale AI-modellen te gebruiken op Windows en Mac, zonder dat je daarvoor eerst moet leren programmeren. Ik installeerde de software op mijn MacBook Pro, die inmiddels drie jaar oud is en een Apple M2 Pro-chip heeft en 16 GB werkgeheugen. Op de website van LM Studio wordt nu vooral ingezet op AI-agents met “LM Studio Bionic”, ik gebruikte het gewone LM Studio (downloadlink staat lager op deze downloadpagina). 

Het werkgeheugen van 16 GB is eigenlijk wel aanbevolen, zowel voor Windows als voor Mac. Het benodigde geheugen hangt vooral af van het model en de contextlengte. Vervolgens koos ik in de grafische interface voor het Chinese model qwen3.5-9b, een multimodaal model van 9 miljard parameters, peanuts in vergelijking met de honderden miljarden parameters van de topmodellen. Toch leverde het model in denkmodus een vertaling van en naar het Engels af, al duurde het meer dan tien minuten. 

Opvallend was dat toen de geïnterviewde zei dat een bepaalde titel van het interview al vier dingen te stellig zou poneren, het model zelf die aannames expliciet maakte, daarbij woorden in de mond van de geïnterviewde leggend. Checken is dus de boodschap. Het Nederlands is soms problematisch: “De kosten kunnen worden gedebatteerd.” 

LM Studio en Qwen zijn geen Europese producten. Toch kun je ermee teksten verwerken zonder afhankelijk te zijn van een clouddienst. Met een gedownload model kun je in LM Studio op je eigen computer teksten samenvatten en vertalen, ook zonder internetverbinding. Bij die lokale verwerking hoeven je teksten niet naar externe servers te worden gestuurd.

Lokaal werken is echter geen algemene veiligheidsgarantie. Wanneer je het model koppelt aan externe diensten of het als AI-agent toegang geeft tot internet en andere programma's, kunnen gegevens alsnog je computer verlaten. Wat we voor dit artikel hebben getest, was een model dat geen toegang had tot externe diensten of andere programma's.

Een ander model, van het Europese Mistral deze keer, is nog kleiner met slechts 3,4 miljard parameters. Het maakt ook meer fouten, zo spreekt het over ‘thuiswerkbegeleiding’ in plaats van over ‘huiswerkbegeleiding’. Een Mistral-model met 7 miljard parameters doet het beter, maar vergist zich in cijfers. Het interpreteert een passage ook verkeerd bij een vertaling naar het Engels. Ter vergelijking, het topmodel GPT-6 Astra Extra High, bij ChatGPT in de cloud, vertaalt vlekkeloos. Dit keer toch; dit wil niet zeggen dat het nooit fouten maakt, maar er is dus wel degelijk een aanzienlijk kwaliteitsverschil. Dat wil nog niet zeggen dat lokale modellen nutteloos zijn, wel dat je extra kritisch moet nalezen.