Für die automatische Pausenerkennung verwendeten wir Whisper (Radford et al. 2023), ein neuronales Modell zur Transkription von gesprochener Sprache, welches annähernd die Fehlerraten von professionellen Transkriptor:innen erreicht (Radford et al. 2023, Abbildung 7). Prinzipiell wäre es wünschenswert, einen Alignierungsansatz zu nutzen, die Audiodaten also mit einem – in unserem Fall verfügbaren – Originaltext abzugleichen. Schiel et al. (2017) beschreiben ein derartiges System. In der Praxis war jedoch keine Implementation einfach auf unseren Daten anwendbar, sodass die automatische Transkription für diese explorative Arbeit passend war. Konkret setzen wir die Implementation WhisperX (Bain et al. 2023) ein, welche zahlreiche zusätzliche Funktionen im Vergleich zur ursprünglichen Whisper-Implementation bietet. Die Anwendung von WhisperX auf eine beliebige Audiodatei erzeugt ein Transkript eben dieser, in dem einzelne Segmente mit Zeitcodes versehen sind. Die Segmente entsprechen dabei linguistischen Sätzen (da wir WhisperX mit den Standardoptionen aufrufen und somit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Sentence</hi> als Wert für die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Segment-Resolution</hi> wählen), wobei diese Separierung unter anderem auf Grundlage des transkribierten Textes erfolgt, dessen Satzzeichen naturgemäß nicht immer dem Originaltext entsprechen. Für unseren Anwendungsfall sind die ebenfalls verfügbaren Zeitinformationen auf der Wortebene – im Hintergrund durch wav2vec2 (Baevski et al. 2020) umgesetzt – essentiell, denn Whisper bietet in der Ursprungsimplementierung nur Anfangs-Zeitcodes für Segmente, sodass unklar ist, wieviel Zeit zwischen zwei Sätzen oder Segmenten verbleibt. Mit WhisperX erstellen wir also eine Transkription, in der Start- und Endzeitstempel auf der Segment- sowie auf der Tokenebene enthalten sind. Unsere Transkriptionen wurden mit der large-v2 Variante von Whisper angefertigt. Die sechs so bearbeiteten Audio-Dateien werden von dem Modell in insgesamt 4’542 Segmente aufgeteilt, die wir im Folgenden weiter untersuchen.