Pronostican que este año más personas escucharán podcasts en Spotify que en Apple Podcast

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Proyectan que Spotify superará a Apple Podcast en la escucha de podcasts este año

Según un nuevo pronóstico de eMarketer la escucha de podcasts en la app de Spotify en EE. UU. superará a la de Apple Podcasts por primera vez en 2021. Se espera que 28,2 millones de usuarios estadounidenses escucharán podcasts en Spotify mensualmente, en comparación con 28,0 millones a través de Apple Podcasts. Los analistas pronostican que en los próximos dos años, Spotify ampliará la brecha con Apple, alcanzando 33,1 millones de oyentes estadounidenses mensuales de podcasts para 2022, en comparación con 28,5 millones para Apple Podcasts. Para 2023, Spotify tendrá 37,5 millones de oyentes mensuales en los EE. UU., en comparación con los 28,8 millones de Apple. La firma señala que, desde que comenzó a rastrear el mercado de los podcasts en 2018, Apple ha estado perdiendo oyentes. En ese momento, Apple Podcasts tenía una cuota de mercado del 34%, que caerá al 23,8% este año. Calculan que habrá 117,8 millones de personas en los EE. UU. escuchando podcasts mensualmente en 2021, un aumento del 10,1% cifra aproximada del crecimiento año tras año.Según eMarketer los oyentes de podcasts representarán el 53,9% de los oyentes de audio digital mensuales, superando por primera vez el 50%. Apple, a diferencia de otros servicios de música de streaming como Spotify, Amazon y Pandora, separó los podcasts en su propia aplicación. Tienen aplicaciones separadas para podcasts y música. Eso significa que están perdiendo parte del cruce que ocurre cuando alguien que está o pensando escuchar música y luego decide escuchar podcasts.

El español es el segundo idioma con más podcasts en el mundo

Según la última actualización del motor de búsqueda y base de datos de podcasts, Listen Notes, existen al menos 2.003.132 podcasts y 96.002.455 capítulos en el mundo. En contraste con otros formatos de entretenimiento, la industria de podcasts está en pleno auge. IMDB, por ejemplo, tiene más de 7,4 millones de títulos (películas, programas de televisión, capítulos de televisión), Spotify tiene más de 60 millones de pistas y Audible tiene más de 470.000 audiolibros. El español es el segundo idioma con más podcasts en el mundo, tan solo precedido del inglés. También señalan los principales alojadores de podcasts, entre los que destacan en las primeras 5 posiciones Anchor (981.094 podcasts), Soundcloud (123.341), Buzzsprout (93.289) Libsyn (80.253) y Podbean (78.778).En cuanto a las principales categorías por género destacan Sociedad & Cultura, Educación, Religión & Espiritualidad, Artes, Negocios y Comedia.

Realizan pruebas para mejorar la transcripción por IA de noticias en audio a texto

En asociación con Google, KQED, estación de televisión miembro del Servicio de Radiodifusión Pública (PBS), y KUNGFU.AI, proveedor de servicios de inteligencia artificial y líder en aprendizaje automático aplicado, realizaron una serie de pruebas en el audio de KQED. El objetivo fue determinar cómo podrían reducirse los errores y el tiempo para publicar las transcripciones de audio de noticias y con ello hacer que el audio de las noticias de radio sea más fácil de encontrar. Lo que hace que encontrar audio sea mucho más difícil es que para buscar o clasificar el audio de las noticias, primero se debe convertir el discurso en texto. Este paso adicional es más complicado de lo que parece y actualmente pone el audio de las noticias en desventaja por ser encontrado de manera rápida y precisa. La transcripción requiere tiempo, esfuerzo y ancho de banda desde las redacciones. Aunque ha habido grandes avances en la conversión de voz a texto, cuando se trata de noticias, se necesita una alta precisión y no la hay. Para sus pruebas, KQED y KUNGFU.AI aplicaron las últimas herramientas de conversión de voz a texto a una colección de audio de noticias de la estación. El desafío de KQED es identificar correctamente el quién, qué, cuándo, dónde y por qué, pero desafortunadamente es algo difícil porque la IA generalmente carece del contexto en el que se pronunció el discurso. En KQED, los editores pueden corregir manualmente errores comunes de aprendizaje automático en sus transcripciones, pero en este momento, el modelo de aprendizaje automático no está aprendiendo de sus errores. Sin embargo, han informado que están comenzando a probar un ciclo de retroalimentación en el que las salas de redacción podrían identificar errores de transcripción comunes para mejorar el modelo de aprendizaje automático. Afirman así que, en un futuro próximo, las mejoras en estos modelos de voz a texto ayudarán a convertir el audio en texto más rápido, lo que en última instancia ayudará a las personas a encontrar noticias en audio de manera más eficaz.

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