iVOD / 16454

Field Value
IVOD_ID 16454
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Full/1M/16454
日期 2025-01-08
會議資料.會議代碼 委員會-11-2-23-19
會議資料.會議代碼:str 第11屆第2會期交通委員會第19次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 2
會議資料.會次 19
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 23
會議資料.委員會代碼:str[0] 交通委員會
會議資料.標題 第11屆第2會期交通委員會第19次全體委員會議
影片種類 Full
開始時間 2025-01-08T08:30:14+08:00
結束時間 2025-01-08T13:35:00+08:00
影片長度 05:04:46
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://h264media01.ly.gov.tw:443/vod_1/_definst_/mp4:1M/f826c2e4afc302ddda3b4720c362bf968bd03a951da4504b529fa0cca45d5627a3d128efb15149315ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
會議時間 2025-01-08T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第2會期交通委員會第19次全體委員會議(事由:邀請交通部部長陳世凱、國家發展委員會、環境部、經濟部及國家科學及技術委員會就「陸海空交通運輸業因應凈零排放轉型之改善措施」進行專題報告,並備質詢。)
委員名稱 完整會議
委員發言時間 08:30:14 - 13:35:00
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[0].start 1792.98284375
transcript.pyannote[0].end 1797.31971875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1].start 1797.67409375
transcript.pyannote[1].end 1800.03659375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 1800.03659375
transcript.pyannote[2].end 1800.40784375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3].start 1803.05721875
transcript.pyannote[3].end 1825.18034375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[4].start 1821.72096875
transcript.pyannote[4].end 1821.75471875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 1821.78846875
transcript.pyannote[5].end 1821.95721875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 1825.51784375
transcript.pyannote[6].end 1841.11034375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 1841.49846875
transcript.pyannote[7].end 1846.69596875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 1846.96596875
transcript.pyannote[8].end 1848.80534375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 1849.46346875
transcript.pyannote[9].end 1859.40284375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 1859.97659375
transcript.pyannote[10].end 1861.02284375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 1861.17471875
transcript.pyannote[11].end 1864.73534375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[12].start 1864.97159375
transcript.pyannote[12].end 1868.58284375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 1868.93721875
transcript.pyannote[13].end 1876.26096875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 1876.54784375
transcript.pyannote[14].end 1878.18471875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 1878.28596875
transcript.pyannote[15].end 1883.24721875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[16].start 1883.46659375
transcript.pyannote[16].end 1895.21159375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 1895.86971875
transcript.pyannote[17].end 1903.37909375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 1903.68284375
transcript.pyannote[18].end 1905.15096875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 1905.28596875
transcript.pyannote[19].end 1908.03659375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 1909.35284375
transcript.pyannote[20].end 1915.59659375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 1915.81596875
transcript.pyannote[21].end 1937.98971875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 1939.10346875
transcript.pyannote[22].end 1946.69721875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 1946.95034375
transcript.pyannote[23].end 1954.40909375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[24].start 1954.45971875
transcript.pyannote[24].end 1961.29409375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 1961.61471875
transcript.pyannote[25].end 1973.39346875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 1974.01784375
transcript.pyannote[26].end 1979.99159375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 1980.34596875
transcript.pyannote[27].end 1984.36221875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 1984.46346875
transcript.pyannote[28].end 1987.46721875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 1987.75409375
transcript.pyannote[29].end 1993.59284375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 1994.85846875
transcript.pyannote[30].end 2000.17409375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 2001.01784375
transcript.pyannote[31].end 2014.77096875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 2015.20971875
transcript.pyannote[32].end 2028.28784375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 2029.60409375
transcript.pyannote[33].end 2040.10034375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 2040.43784375
transcript.pyannote[34].end 2043.23909375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 2044.50471875
transcript.pyannote[35].end 2063.72534375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 2063.86034375
transcript.pyannote[36].end 2069.47971875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 2070.88034375
transcript.pyannote[37].end 2077.93409375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 2078.32221875
transcript.pyannote[38].end 2084.98784375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 2085.88221875
transcript.pyannote[39].end 2095.38284375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 2099.63534375
transcript.pyannote[40].end 2099.65221875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[41].start 2099.65221875
transcript.pyannote[41].end 2102.47034375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[42].start 2103.09471875
transcript.pyannote[42].end 2109.57471875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[43].start 2111.36346875
transcript.pyannote[43].end 2113.30409375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[44].start 2114.02971875
transcript.pyannote[44].end 2114.70471875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[45].start 2115.27846875
transcript.pyannote[45].end 2117.60721875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[46].start 2118.55221875
transcript.pyannote[46].end 2122.23096875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[47].start 2122.75409375
transcript.pyannote[47].end 2123.34471875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[48].start 2124.03659375
transcript.pyannote[48].end 2126.50034375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[49].start 2127.05721875
transcript.pyannote[49].end 2127.58034375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[50].start 2128.86284375
transcript.pyannote[50].end 2131.47846875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[51].start 2131.79909375
transcript.pyannote[51].end 2132.45721875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[52].start 2133.06471875
transcript.pyannote[52].end 2135.91659375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[53].start 2136.43971875
transcript.pyannote[53].end 2139.78096875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[54].start 2140.21971875
transcript.pyannote[54].end 2140.67534375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[55].start 2141.24909375
transcript.pyannote[55].end 2142.70034375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[56].start 2143.03784375
transcript.pyannote[56].end 2145.45096875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[57].start 2146.05846875
transcript.pyannote[57].end 2148.18471875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[58].start 2148.55596875
transcript.pyannote[58].end 2149.02846875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[59].start 2149.31534375
transcript.pyannote[59].end 2152.21784375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[60].start 2152.69034375
transcript.pyannote[60].end 2154.63096875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[61].start 2155.13721875
transcript.pyannote[61].end 2155.72784375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[62].start 2156.09909375
transcript.pyannote[62].end 2158.69784375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[63].start 2159.03534375
transcript.pyannote[63].end 2159.67659375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[64].start 2159.94659375
transcript.pyannote[64].end 2162.32596875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[65].start 2162.42721875
transcript.pyannote[65].end 2163.13596875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[66].start 2163.55784375
transcript.pyannote[66].end 2167.23659375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[67].start 2168.43471875
transcript.pyannote[67].end 2170.94909375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[68].start 2171.28659375
transcript.pyannote[68].end 2173.29471875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[69].start 2173.96971875
transcript.pyannote[69].end 2177.36159375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[70].start 2178.15471875
transcript.pyannote[70].end 2181.46221875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[71].start 2181.73221875
transcript.pyannote[71].end 2182.71096875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[72].start 2183.23409375
transcript.pyannote[72].end 2186.22096875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[73].start 2186.33909375
transcript.pyannote[73].end 2188.38096875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[74].start 2188.65096875
transcript.pyannote[74].end 2189.35971875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[75].start 2190.20346875
transcript.pyannote[75].end 2190.62534375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[76].start 2190.86159375
transcript.pyannote[76].end 2197.32471875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[77].start 2197.93221875
transcript.pyannote[77].end 2200.12596875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[78].start 2200.51409375
transcript.pyannote[78].end 2202.60659375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[79].start 2202.91034375
transcript.pyannote[79].end 2208.17534375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[80].start 2208.64784375
transcript.pyannote[80].end 2212.34346875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[81].start 2212.98471875
transcript.pyannote[81].end 2214.18284375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[82].start 2214.53721875
transcript.pyannote[82].end 2216.76471875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[83].start 2217.38909375
transcript.pyannote[83].end 2219.31284375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[84].start 2220.00471875
transcript.pyannote[84].end 2221.64159375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[85].start 2222.18159375
transcript.pyannote[85].end 2222.87346875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[86].start 2223.43034375
transcript.pyannote[86].end 2225.05034375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[87].start 2225.67471875
transcript.pyannote[87].end 2228.25659375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[88].start 2228.56034375
transcript.pyannote[88].end 2229.26909375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[89].start 2229.82596875
transcript.pyannote[89].end 2230.36596875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[90].start 2231.07471875
transcript.pyannote[90].end 2238.01034375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[91].start 2242.14471875
transcript.pyannote[91].end 2249.14784375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[92].start 2249.82284375
transcript.pyannote[92].end 2255.20596875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[93].start 2262.52971875
transcript.pyannote[93].end 2355.93284375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[94].start 2356.47284375
transcript.pyannote[94].end 2356.86096875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[95].start 2357.87346875
transcript.pyannote[95].end 2359.02096875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[96].start 2370.12471875
transcript.pyannote[96].end 2383.94534375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[97].start 2384.78909375
transcript.pyannote[97].end 2386.00409375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[98].start 2386.34159375
transcript.pyannote[98].end 2391.72471875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[99].start 2392.16346875
transcript.pyannote[99].end 2414.67471875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[100].start 2414.92784375
transcript.pyannote[100].end 2419.06221875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[101].start 2419.60221875
transcript.pyannote[101].end 2425.20471875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[102].start 2425.76159375
transcript.pyannote[102].end 2443.02471875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[103].start 2443.04159375
transcript.pyannote[103].end 2443.05846875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[104].start 2443.17659375
transcript.pyannote[104].end 2447.05784375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[105].start 2447.31096875
transcript.pyannote[105].end 2448.64409375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[106].start 2449.11659375
transcript.pyannote[106].end 2450.38221875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[107].start 2450.65221875
transcript.pyannote[107].end 2454.82034375
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[108].start 2455.17471875
transcript.pyannote[108].end 2459.32596875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[109].start 2459.62971875
transcript.pyannote[109].end 2461.23284375
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[110].start 2461.80659375
transcript.pyannote[110].end 2463.49409375
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[111].start 2463.76409375
transcript.pyannote[111].end 2470.34534375
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[112].start 2470.91909375
transcript.pyannote[112].end 2481.80346875
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[113].start 2481.95534375
transcript.pyannote[113].end 2485.78596875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[114].start 2485.88721875
transcript.pyannote[114].end 2494.88159375
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[115].start 2495.20221875
transcript.pyannote[115].end 2496.40034375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[116].start 2497.05846875
transcript.pyannote[116].end 2497.80096875
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[117].start 2498.07096875
transcript.pyannote[117].end 2507.38596875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[118].start 2507.60534375
transcript.pyannote[118].end 2508.60096875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[119].start 2509.15784375
transcript.pyannote[119].end 2512.31346875
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[120].start 2512.76909375
transcript.pyannote[120].end 2515.09784375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[121].start 2515.57034375
transcript.pyannote[121].end 2524.14284375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[122].start 2524.46346875
transcript.pyannote[122].end 2532.39471875
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[123].start 2532.42846875
transcript.pyannote[123].end 2533.03596875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[124].start 2533.45784375
transcript.pyannote[124].end 2538.19971875
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[125].start 2538.48659375
transcript.pyannote[125].end 2540.44409375
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[126].start 2541.11909375
transcript.pyannote[126].end 2543.54909375
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[127].start 2544.44346875
transcript.pyannote[127].end 2547.04221875
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[128].start 2547.31221875
transcript.pyannote[128].end 2549.37096875
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[129].start 2550.23159375
transcript.pyannote[129].end 2555.86784375
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[130].start 2556.07034375
transcript.pyannote[130].end 2556.72846875
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[131].start 2557.18409375
transcript.pyannote[131].end 2559.95159375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[132].start 2560.05284375
transcript.pyannote[132].end 2560.81221875
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[133].start 2560.89659375
transcript.pyannote[133].end 2564.44034375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[134].start 2564.86221875
transcript.pyannote[134].end 2570.24534375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[135].start 2570.81909375
transcript.pyannote[135].end 2572.67534375
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[136].start 2573.09721875
transcript.pyannote[136].end 2577.45096875
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[137].start 2578.10909375
transcript.pyannote[137].end 2583.27284375
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[138].start 2583.59346875
transcript.pyannote[138].end 2622.54096875
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[139].start 2622.64221875
transcript.pyannote[139].end 2646.70596875
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[140].start 2647.21221875
transcript.pyannote[140].end 2651.31284375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[141].start 2651.68409375
transcript.pyannote[141].end 2658.77159375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[142].start 2659.24409375
transcript.pyannote[142].end 2664.05346875
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[143].start 2664.34034375
transcript.pyannote[143].end 2666.24721875
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[144].start 2666.50034375
transcript.pyannote[144].end 2687.81346875
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[145].start 2688.16784375
transcript.pyannote[145].end 2698.27596875
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[146].start 2698.61346875
transcript.pyannote[146].end 2700.70596875
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[147].start 2701.38096875
transcript.pyannote[147].end 2704.33409375
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[148].start 2704.68846875
transcript.pyannote[148].end 2711.35409375
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[149].start 2711.96159375
transcript.pyannote[149].end 2716.75409375
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[150].start 2717.32784375
transcript.pyannote[150].end 2729.49471875
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[151].start 2729.56221875
transcript.pyannote[151].end 2730.50721875
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[152].start 2732.04284375
transcript.pyannote[152].end 2736.00846875
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[153].start 2736.10971875
transcript.pyannote[153].end 2740.37909375
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[154].start 2740.85159375
transcript.pyannote[154].end 2751.51659375
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[155].start 2751.93846875
transcript.pyannote[155].end 2756.59596875
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[156].start 2756.91659375
transcript.pyannote[156].end 2760.69659375
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[157].start 2760.94971875
transcript.pyannote[157].end 2765.01659375
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[158].start 2765.30346875
transcript.pyannote[158].end 2767.58159375
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[159].start 2768.25659375
transcript.pyannote[159].end 2772.13784375
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[160].start 2772.50909375
transcript.pyannote[160].end 2777.52096875
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[161].start 2778.12846875
transcript.pyannote[161].end 2782.24596875
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[162].start 2783.02221875
transcript.pyannote[162].end 2785.84034375
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[163].start 2786.00909375
transcript.pyannote[163].end 2791.40909375
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[164].start 2791.72971875
transcript.pyannote[164].end 2794.21034375
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[165].start 2794.54784375
transcript.pyannote[165].end 2795.57721875
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[166].start 2796.25221875
transcript.pyannote[166].end 2799.35721875
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[167].start 2799.59346875
transcript.pyannote[167].end 2807.23784375
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[168].start 2808.19971875
transcript.pyannote[168].end 2810.91659375
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[169].start 2811.28784375
transcript.pyannote[169].end 2812.36784375
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[170].start 2813.02596875
transcript.pyannote[170].end 2819.60721875
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[171].start 2820.16409375
transcript.pyannote[171].end 2829.12471875
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[172].start 2830.27221875
transcript.pyannote[172].end 2833.63034375
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[173].start 2833.83284375
transcript.pyannote[173].end 2834.42346875
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[174].start 2834.77784375
transcript.pyannote[174].end 2836.39784375
transcript.pyannote[175].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[175].start 2836.87034375
transcript.pyannote[175].end 2839.30034375
transcript.pyannote[176].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[176].start 2840.02596875
transcript.pyannote[176].end 2841.93284375
transcript.pyannote[177].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[177].start 2842.55721875
transcript.pyannote[177].end 2851.43346875
transcript.pyannote[178].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[178].start 2851.87221875
transcript.pyannote[178].end 2853.30659375
transcript.pyannote[179].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[179].start 2853.57659375
transcript.pyannote[179].end 2861.54159375
transcript.pyannote[180].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[180].start 2861.74409375
transcript.pyannote[180].end 2866.06409375
transcript.pyannote[181].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[181].start 2866.26659375
transcript.pyannote[181].end 2867.48159375
transcript.pyannote[182].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[182].start 2868.00471875
transcript.pyannote[182].end 2873.18534375
transcript.pyannote[183].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[183].start 2873.28659375
transcript.pyannote[183].end 2879.83409375
transcript.pyannote[184].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[184].start 2880.61034375
transcript.pyannote[184].end 2901.26534375
transcript.pyannote[185].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[185].start 2902.24409375
transcript.pyannote[185].end 2904.43784375
transcript.pyannote[186].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[186].start 2904.85971875
transcript.pyannote[186].end 2905.60221875
transcript.pyannote[187].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[187].start 2906.26034375
transcript.pyannote[187].end 2910.31034375
transcript.pyannote[188].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[188].start 2910.86721875
transcript.pyannote[188].end 2911.15409375
transcript.pyannote[189].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[189].start 2912.11596875
transcript.pyannote[189].end 2916.46971875
transcript.pyannote[190].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[190].start 2916.77346875
transcript.pyannote[190].end 2922.81471875
transcript.pyannote[191].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[191].start 2923.37159375
transcript.pyannote[191].end 2925.73409375
transcript.pyannote[192].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[192].start 2925.91971875
transcript.pyannote[192].end 2926.62846875
transcript.pyannote[193].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[193].start 2926.98284375
transcript.pyannote[193].end 2931.26909375
transcript.pyannote[194].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[194].start 2931.94409375
transcript.pyannote[194].end 2939.14971875
transcript.pyannote[195].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[195].start 2940.82034375
transcript.pyannote[195].end 2950.62471875
transcript.pyannote[196].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[196].start 2950.92846875
transcript.pyannote[196].end 2952.68346875
transcript.pyannote[197].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[197].start 2952.88596875
transcript.pyannote[197].end 2953.40909375
transcript.pyannote[198].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[198].start 2953.76346875
transcript.pyannote[198].end 2970.18284375
transcript.pyannote[199].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[199].start 2970.62159375
transcript.pyannote[199].end 2973.50721875
transcript.pyannote[200].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[200].start 2974.21596875
transcript.pyannote[200].end 2981.03346875
transcript.pyannote[201].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[201].start 2981.20221875
transcript.pyannote[201].end 2983.31159375
transcript.pyannote[202].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[202].start 2983.54784375
transcript.pyannote[202].end 2985.48846875
transcript.pyannote[203].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[203].start 2985.55596875
transcript.pyannote[203].end 2986.41659375
transcript.pyannote[204].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[204].start 2986.95659375
transcript.pyannote[204].end 2991.34409375
transcript.pyannote[205].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[205].start 2991.59721875
transcript.pyannote[205].end 2993.04846875
transcript.pyannote[206].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[206].start 2993.97659375
transcript.pyannote[206].end 3011.08784375
transcript.pyannote[207].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[207].start 3011.47596875
transcript.pyannote[207].end 3025.27971875
transcript.pyannote[208].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[208].start 3025.98846875
transcript.pyannote[208].end 3042.91409375
transcript.pyannote[209].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[209].start 3043.13346875
transcript.pyannote[209].end 3045.44534375
transcript.pyannote[210].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[210].start 3045.88409375
transcript.pyannote[210].end 3049.27596875
transcript.pyannote[211].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[211].start 3049.74846875
transcript.pyannote[211].end 3053.12346875
transcript.pyannote[212].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[212].start 3053.59596875
transcript.pyannote[212].end 3055.65471875
transcript.pyannote[213].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[213].start 3056.11034375
transcript.pyannote[213].end 3075.60096875
transcript.pyannote[214].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[214].start 3075.95534375
transcript.pyannote[214].end 3080.05596875
transcript.pyannote[215].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[215].start 3080.07284375
transcript.pyannote[215].end 3080.08971875
transcript.pyannote[216].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[216].start 3080.19096875
transcript.pyannote[216].end 3086.92409375
transcript.pyannote[217].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[217].start 3087.24471875
transcript.pyannote[217].end 3090.29909375
transcript.pyannote[218].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[218].start 3090.41721875
transcript.pyannote[218].end 3092.39159375
transcript.pyannote[219].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[219].start 3092.91471875
transcript.pyannote[219].end 3099.49596875
transcript.pyannote[220].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[220].start 3099.58034375
transcript.pyannote[220].end 3105.57096875
transcript.pyannote[221].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[221].start 3105.87471875
transcript.pyannote[221].end 3113.65409375
transcript.pyannote[222].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[222].start 3114.46409375
transcript.pyannote[222].end 3127.35659375
transcript.pyannote[223].speaker SPEAKER_39
transcript.pyannote[223].start 3128.09909375
transcript.pyannote[223].end 3128.89221875
transcript.pyannote[224].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[224].start 3129.90471875
transcript.pyannote[224].end 3132.03096875
transcript.pyannote[225].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[225].start 3132.33471875
transcript.pyannote[225].end 3145.27784375
transcript.pyannote[226].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[226].start 3153.31034375
transcript.pyannote[226].end 3164.80221875
transcript.pyannote[227].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[227].start 3165.15659375
transcript.pyannote[227].end 3169.86471875
transcript.pyannote[228].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[228].start 3170.94471875
transcript.pyannote[228].end 3173.34096875
transcript.pyannote[229].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[229].start 3173.52659375
transcript.pyannote[229].end 3179.02784375
transcript.pyannote[230].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[230].start 3179.16284375
transcript.pyannote[230].end 3183.14534375
transcript.pyannote[231].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[231].start 3183.44909375
transcript.pyannote[231].end 3194.19846875
transcript.pyannote[232].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[232].start 3194.50221875
transcript.pyannote[232].end 3197.26971875
transcript.pyannote[233].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[233].start 3197.50596875
transcript.pyannote[233].end 3208.23846875
transcript.pyannote[234].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[234].start 3208.77846875
transcript.pyannote[234].end 3221.09721875
transcript.pyannote[235].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[235].start 3221.28284375
transcript.pyannote[235].end 3234.12471875
transcript.pyannote[236].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[236].start 3234.44534375
transcript.pyannote[236].end 3243.72659375
transcript.pyannote[237].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[237].start 3244.43534375
transcript.pyannote[237].end 3264.90471875
transcript.pyannote[238].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[238].start 3265.22534375
transcript.pyannote[238].end 3267.36846875
transcript.pyannote[239].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[239].start 3268.02659375
transcript.pyannote[239].end 3280.05846875
transcript.pyannote[240].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[240].start 3280.63221875
transcript.pyannote[240].end 3282.58971875
transcript.pyannote[241].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[241].start 3282.75846875
transcript.pyannote[241].end 3291.24659375
transcript.pyannote[242].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[242].start 3291.71909375
transcript.pyannote[242].end 3299.00909375
transcript.pyannote[243].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[243].start 3299.41409375
transcript.pyannote[243].end 3304.52721875
transcript.pyannote[244].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[244].start 3304.62846875
transcript.pyannote[244].end 3310.24784375
transcript.pyannote[245].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[245].start 3310.41659375
transcript.pyannote[245].end 3325.13159375
transcript.pyannote[246].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[246].start 3325.43534375
transcript.pyannote[246].end 3342.24284375
transcript.pyannote[247].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[247].start 3342.85034375
transcript.pyannote[247].end 3344.33534375
transcript.pyannote[248].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[248].start 3344.47034375
transcript.pyannote[248].end 3348.13221875
transcript.pyannote[249].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[249].start 3348.31784375
transcript.pyannote[249].end 3361.22721875
transcript.pyannote[250].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[250].start 3362.34096875
transcript.pyannote[250].end 3372.63471875
transcript.pyannote[251].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[251].start 3372.78659375
transcript.pyannote[251].end 3377.78159375
transcript.pyannote[252].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[252].start 3378.16971875
transcript.pyannote[252].end 3382.43909375
transcript.pyannote[253].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[253].start 3382.89471875
transcript.pyannote[253].end 3383.99159375
transcript.pyannote[254].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[254].start 3384.07596875
transcript.pyannote[254].end 3388.58159375
transcript.pyannote[255].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[255].start 3388.63221875
transcript.pyannote[255].end 3398.06534375
transcript.pyannote[256].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[256].start 3398.14971875
transcript.pyannote[256].end 3412.67909375
transcript.pyannote[257].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[257].start 3413.57346875
transcript.pyannote[257].end 3413.91096875
transcript.pyannote[258].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[258].start 3413.91096875
transcript.pyannote[258].end 3414.78846875
transcript.pyannote[259].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[259].start 3414.78846875
transcript.pyannote[259].end 3415.36221875
transcript.pyannote[260].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[260].start 3418.70346875
transcript.pyannote[260].end 3420.57659375
transcript.pyannote[261].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[261].start 3420.62721875
transcript.pyannote[261].end 3424.72784375
transcript.pyannote[262].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[262].start 3435.39284375
transcript.pyannote[262].end 3437.01284375
transcript.pyannote[263].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[263].start 3438.16034375
transcript.pyannote[263].end 3440.38784375
transcript.pyannote[264].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[264].start 3440.97846875
transcript.pyannote[264].end 3445.26471875
transcript.pyannote[265].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[265].start 3445.77096875
transcript.pyannote[265].end 3449.92221875
transcript.pyannote[266].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[266].start 3450.36096875
transcript.pyannote[266].end 3455.03534375
transcript.pyannote[267].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[267].start 3455.44034375
transcript.pyannote[267].end 3458.51159375
transcript.pyannote[268].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[268].start 3459.03471875
transcript.pyannote[268].end 3478.13721875
transcript.pyannote[269].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[269].start 3478.77846875
transcript.pyannote[269].end 3489.81471875
transcript.pyannote[270].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[270].start 3490.25346875
transcript.pyannote[270].end 3493.69596875
transcript.pyannote[271].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[271].start 3493.83096875
transcript.pyannote[271].end 3495.61971875
transcript.pyannote[272].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[272].start 3496.56471875
transcript.pyannote[272].end 3496.91909375
transcript.pyannote[273].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[273].start 3497.44221875
transcript.pyannote[273].end 3513.38909375
transcript.pyannote[274].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[274].start 3513.69284375
transcript.pyannote[274].end 3521.37096875
transcript.pyannote[275].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[275].start 3523.09221875
transcript.pyannote[275].end 3525.70784375
transcript.pyannote[276].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[276].start 3525.94409375
transcript.pyannote[276].end 3526.92284375
transcript.pyannote[277].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[277].start 3527.71596875
transcript.pyannote[277].end 3529.82534375
transcript.pyannote[278].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[278].start 3530.31471875
transcript.pyannote[278].end 3533.20034375
transcript.pyannote[279].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[279].start 3533.30159375
transcript.pyannote[279].end 3533.58846875
transcript.pyannote[280].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[280].start 3533.82471875
transcript.pyannote[280].end 3544.21971875
transcript.pyannote[281].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[281].start 3544.86096875
transcript.pyannote[281].end 3560.89221875
transcript.pyannote[282].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[282].start 3556.16721875
transcript.pyannote[282].end 3556.80846875
transcript.pyannote[283].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[283].start 3561.61784375
transcript.pyannote[283].end 3562.64721875
transcript.pyannote[284].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[284].start 3562.95096875
transcript.pyannote[284].end 3580.55159375
transcript.pyannote[285].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[285].start 3580.88909375
transcript.pyannote[285].end 3583.63971875
transcript.pyannote[286].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[286].start 3584.95596875
transcript.pyannote[286].end 3587.99346875
transcript.pyannote[287].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[287].start 3588.48284375
transcript.pyannote[287].end 3598.20284375
transcript.pyannote[288].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[288].start 3598.84409375
transcript.pyannote[288].end 3601.15596875
transcript.pyannote[289].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[289].start 3601.52721875
transcript.pyannote[289].end 3610.16721875
transcript.pyannote[290].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[290].start 3610.52159375
transcript.pyannote[290].end 3615.07784375
transcript.pyannote[291].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[291].start 3615.63471875
transcript.pyannote[291].end 3623.80221875
transcript.pyannote[292].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[292].start 3625.20284375
transcript.pyannote[292].end 3647.12346875
transcript.pyannote[293].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[293].start 3647.54534375
transcript.pyannote[293].end 3650.54909375
transcript.pyannote[294].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[294].start 3650.98784375
transcript.pyannote[294].end 3651.79784375
transcript.pyannote[295].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[295].start 3652.42221875
transcript.pyannote[295].end 3659.23971875
transcript.pyannote[296].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[296].start 3660.74159375
transcript.pyannote[296].end 3667.47471875
transcript.pyannote[297].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[297].start 3668.18346875
transcript.pyannote[297].end 3669.70221875
transcript.pyannote[298].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[298].start 3669.97221875
transcript.pyannote[298].end 3678.25784375
transcript.pyannote[299].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[299].start 3678.67971875
transcript.pyannote[299].end 3680.16471875
transcript.pyannote[300].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[300].start 3680.72159375
transcript.pyannote[300].end 3685.64909375
transcript.pyannote[301].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[301].start 3686.02034375
transcript.pyannote[301].end 3697.64721875
transcript.pyannote[302].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[302].start 3698.13659375
transcript.pyannote[302].end 3707.33346875
transcript.pyannote[303].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[303].start 3707.63721875
transcript.pyannote[303].end 3716.78346875
transcript.pyannote[304].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[304].start 3717.20534375
transcript.pyannote[304].end 3721.72784375
transcript.pyannote[305].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[305].start 3722.70659375
transcript.pyannote[305].end 3727.06034375
transcript.pyannote[306].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[306].start 3727.95471875
transcript.pyannote[306].end 3730.11471875
transcript.pyannote[307].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[307].start 3731.32971875
transcript.pyannote[307].end 3735.27846875
transcript.pyannote[308].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[308].start 3744.12096875
transcript.pyannote[308].end 3760.50659375
transcript.pyannote[309].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[309].start 3760.64159375
transcript.pyannote[309].end 3762.02534375
transcript.pyannote[310].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[310].start 3762.34596875
transcript.pyannote[310].end 3816.21096875
transcript.pyannote[311].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[311].start 3816.54846875
transcript.pyannote[311].end 3956.12159375
transcript.pyannote[312].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[312].start 3956.29034375
transcript.pyannote[312].end 4031.19846875
transcript.pyannote[313].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[313].start 4031.65409375
transcript.pyannote[313].end 4033.52721875
transcript.pyannote[314].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[314].start 4035.43409375
transcript.pyannote[314].end 4036.96971875
transcript.pyannote[315].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[315].start 4037.27346875
transcript.pyannote[315].end 4039.19721875
transcript.pyannote[316].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[316].start 4053.55784375
transcript.pyannote[316].end 4058.38409375
transcript.pyannote[317].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[317].start 4058.92409375
transcript.pyannote[317].end 4065.15096875
transcript.pyannote[318].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[318].start 4065.84284375
transcript.pyannote[318].end 4066.53471875
transcript.pyannote[319].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[319].start 4066.87221875
transcript.pyannote[319].end 4077.25034375
transcript.pyannote[320].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[320].start 4077.50346875
transcript.pyannote[320].end 4085.78909375
transcript.pyannote[321].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[321].start 4086.43034375
transcript.pyannote[321].end 4089.31596875
transcript.pyannote[322].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[322].start 4089.60284375
transcript.pyannote[322].end 4094.96909375
transcript.pyannote[323].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[323].start 4095.40784375
transcript.pyannote[323].end 4095.88034375
transcript.pyannote[324].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[324].start 4096.33596875
transcript.pyannote[324].end 4099.03596875
transcript.pyannote[325].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[325].start 4099.30596875
transcript.pyannote[325].end 4105.07721875
transcript.pyannote[326].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[326].start 4105.31346875
transcript.pyannote[326].end 4107.10221875
transcript.pyannote[327].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[327].start 4107.25409375
transcript.pyannote[327].end 4108.89096875
transcript.pyannote[328].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[328].start 4109.14409375
transcript.pyannote[328].end 4109.63346875
transcript.pyannote[329].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[329].start 4109.95409375
transcript.pyannote[329].end 4111.03409375
transcript.pyannote[330].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[330].start 4111.50659375
transcript.pyannote[330].end 4113.68346875
transcript.pyannote[331].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[331].start 4113.97034375
transcript.pyannote[331].end 4117.73346875
transcript.pyannote[332].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[332].start 4118.32409375
transcript.pyannote[332].end 4120.83846875
transcript.pyannote[333].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[333].start 4120.85534375
transcript.pyannote[333].end 4122.18846875
transcript.pyannote[334].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[334].start 4122.50909375
transcript.pyannote[334].end 4123.38659375
transcript.pyannote[335].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[335].start 4123.57221875
transcript.pyannote[335].end 4124.51721875
transcript.pyannote[336].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[336].start 4124.78721875
transcript.pyannote[336].end 4125.98534375
transcript.pyannote[337].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[337].start 4126.45784375
transcript.pyannote[337].end 4127.77409375
transcript.pyannote[338].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[338].start 4127.87534375
transcript.pyannote[338].end 4129.54596875
transcript.pyannote[339].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[339].start 4129.96784375
transcript.pyannote[339].end 4133.44409375
transcript.pyannote[340].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[340].start 4133.66346875
transcript.pyannote[340].end 4135.94159375
transcript.pyannote[341].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[341].start 4136.46471875
transcript.pyannote[341].end 4139.31659375
transcript.pyannote[342].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[342].start 4140.32909375
transcript.pyannote[342].end 4141.02096875
transcript.pyannote[343].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[343].start 4141.52721875
transcript.pyannote[343].end 4144.66596875
transcript.pyannote[344].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[344].start 4144.81784375
transcript.pyannote[344].end 4148.00721875
transcript.pyannote[345].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[345].start 4148.17596875
transcript.pyannote[345].end 4151.83784375
transcript.pyannote[346].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[346].start 4152.19221875
transcript.pyannote[346].end 4154.25096875
transcript.pyannote[347].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[347].start 4154.52096875
transcript.pyannote[347].end 4158.46971875
transcript.pyannote[348].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[348].start 4158.84096875
transcript.pyannote[348].end 4161.55784375
transcript.pyannote[349].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[349].start 4161.65909375
transcript.pyannote[349].end 4165.62471875
transcript.pyannote[350].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[350].start 4165.79346875
transcript.pyannote[350].end 4168.22346875
transcript.pyannote[351].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[351].start 4168.56096875
transcript.pyannote[351].end 4169.42159375
transcript.pyannote[352].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[352].start 4169.86034375
transcript.pyannote[352].end 4173.94409375
transcript.pyannote[353].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[353].start 4174.80471875
transcript.pyannote[353].end 4180.03596875
transcript.pyannote[354].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[354].start 4180.10346875
transcript.pyannote[354].end 4184.72721875
transcript.pyannote[355].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[355].start 4184.89596875
transcript.pyannote[355].end 4186.56659375
transcript.pyannote[356].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[356].start 4186.98846875
transcript.pyannote[356].end 4189.63784375
transcript.pyannote[357].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[357].start 4190.02596875
transcript.pyannote[357].end 4192.55721875
transcript.pyannote[358].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[358].start 4193.16471875
transcript.pyannote[358].end 4196.87721875
transcript.pyannote[359].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[359].start 4197.18096875
transcript.pyannote[359].end 4201.28159375
transcript.pyannote[360].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[360].start 4201.39971875
transcript.pyannote[360].end 4204.92659375
transcript.pyannote[361].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[361].start 4206.04034375
transcript.pyannote[361].end 4209.92159375
transcript.pyannote[362].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[362].start 4210.00596875
transcript.pyannote[362].end 4212.23346875
transcript.pyannote[363].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[363].start 4212.41909375
transcript.pyannote[363].end 4214.12346875
transcript.pyannote[364].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[364].start 4214.41034375
transcript.pyannote[364].end 4215.77721875
transcript.pyannote[365].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[365].start 4215.79409375
transcript.pyannote[365].end 4217.19471875
transcript.pyannote[366].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[366].start 4217.61659375
transcript.pyannote[366].end 4220.60346875
transcript.pyannote[367].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[367].start 4221.21096875
transcript.pyannote[367].end 4223.37096875
transcript.pyannote[368].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[368].start 4224.01221875
transcript.pyannote[368].end 4225.83471875
transcript.pyannote[369].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[369].start 4226.29034375
transcript.pyannote[369].end 4228.75409375
transcript.pyannote[370].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[370].start 4229.12534375
transcript.pyannote[370].end 4229.83409375
transcript.pyannote[371].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[371].start 4230.42471875
transcript.pyannote[371].end 4232.24721875
transcript.pyannote[372].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[372].start 4232.93909375
transcript.pyannote[372].end 4234.40721875
transcript.pyannote[373].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[373].start 4234.89659375
transcript.pyannote[373].end 4235.85846875
transcript.pyannote[374].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[374].start 4236.14534375
transcript.pyannote[374].end 4239.35159375
transcript.pyannote[375].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[375].start 4241.57909375
transcript.pyannote[375].end 4243.46909375
transcript.pyannote[376].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[376].start 4243.80659375
transcript.pyannote[376].end 4246.27034375
transcript.pyannote[377].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[377].start 4246.82721875
transcript.pyannote[377].end 4251.48471875
transcript.pyannote[378].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[378].start 4252.34534375
transcript.pyannote[378].end 4255.18034375
transcript.pyannote[379].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[379].start 4255.61909375
transcript.pyannote[379].end 4256.19284375
transcript.pyannote[380].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[380].start 4256.54721875
transcript.pyannote[380].end 4260.83346875
transcript.pyannote[381].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[381].start 4261.35659375
transcript.pyannote[381].end 4261.87971875
transcript.pyannote[382].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[382].start 4262.47034375
transcript.pyannote[382].end 4266.01409375
transcript.pyannote[383].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[383].start 4266.53721875
transcript.pyannote[383].end 4269.77721875
transcript.pyannote[384].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[384].start 4269.99659375
transcript.pyannote[384].end 4271.26221875
transcript.pyannote[385].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[385].start 4271.71784375
transcript.pyannote[385].end 4273.62471875
transcript.pyannote[386].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[386].start 4273.62471875
transcript.pyannote[386].end 4273.65846875
transcript.pyannote[387].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[387].start 4279.26096875
transcript.pyannote[387].end 4282.07909375
transcript.pyannote[388].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[388].start 4282.45034375
transcript.pyannote[388].end 4285.63971875
transcript.pyannote[389].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[389].start 4285.69034375
transcript.pyannote[389].end 4287.79971875
transcript.pyannote[390].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[390].start 4288.18784375
transcript.pyannote[390].end 4291.37721875
transcript.pyannote[391].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[391].start 4291.78221875
transcript.pyannote[391].end 4297.46909375
transcript.pyannote[392].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[392].start 4297.95846875
transcript.pyannote[392].end 4300.64159375
transcript.pyannote[393].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[393].start 4300.91159375
transcript.pyannote[393].end 4302.90284375
transcript.pyannote[394].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[394].start 4303.22346875
transcript.pyannote[394].end 4306.07534375
transcript.pyannote[395].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[395].start 4315.28909375
transcript.pyannote[395].end 4319.37284375
transcript.pyannote[396].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[396].start 4319.44034375
transcript.pyannote[396].end 4321.51596875
transcript.pyannote[397].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[397].start 4324.68846875
transcript.pyannote[397].end 4325.49846875
transcript.pyannote[398].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[398].start 4326.64596875
transcript.pyannote[398].end 4339.52159375
transcript.pyannote[399].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[399].start 4340.31471875
transcript.pyannote[399].end 4342.60971875
transcript.pyannote[400].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[400].start 4340.55096875
transcript.pyannote[400].end 4341.10784375
transcript.pyannote[401].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[401].start 4341.85034375
transcript.pyannote[401].end 4360.36221875
transcript.pyannote[402].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[402].start 4343.31846875
transcript.pyannote[402].end 4343.74034375
transcript.pyannote[403].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[403].start 4344.48284375
transcript.pyannote[403].end 4345.54596875
transcript.pyannote[404].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[404].start 4358.79284375
transcript.pyannote[404].end 4376.59596875
transcript.pyannote[405].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[405].start 4377.30471875
transcript.pyannote[405].end 4378.58721875
transcript.pyannote[406].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[406].start 4378.82346875
transcript.pyannote[406].end 4385.72534375
transcript.pyannote[407].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[407].start 4387.83471875
transcript.pyannote[407].end 4396.67721875
transcript.pyannote[408].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[408].start 4398.46596875
transcript.pyannote[408].end 4408.65846875
transcript.pyannote[409].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[409].start 4407.96659375
transcript.pyannote[409].end 4409.83971875
transcript.pyannote[410].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[410].start 4409.83971875
transcript.pyannote[410].end 4434.79784375
transcript.pyannote[411].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[411].start 4430.78159375
transcript.pyannote[411].end 4430.79846875
transcript.pyannote[412].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[412].start 4430.83221875
transcript.pyannote[412].end 4432.77284375
transcript.pyannote[413].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[413].start 4433.54909375
transcript.pyannote[413].end 4451.84159375
transcript.pyannote[414].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[414].start 4451.89221875
transcript.pyannote[414].end 4454.96346875
transcript.pyannote[415].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[415].start 4454.96346875
transcript.pyannote[415].end 4463.04659375
transcript.pyannote[416].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[416].start 4463.51909375
transcript.pyannote[416].end 4510.88721875
transcript.pyannote[417].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[417].start 4467.14721875
transcript.pyannote[417].end 4468.34534375
transcript.pyannote[418].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[418].start 4513.33409375
transcript.pyannote[418].end 4517.87346875
transcript.pyannote[419].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[419].start 4518.21096875
transcript.pyannote[419].end 4521.97409375
transcript.pyannote[420].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[420].start 4522.10909375
transcript.pyannote[420].end 4522.37909375
transcript.pyannote[421].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[421].start 4522.26096875
transcript.pyannote[421].end 4526.37846875
transcript.pyannote[422].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[422].start 4526.51346875
transcript.pyannote[422].end 4534.59659375
transcript.pyannote[423].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[423].start 4534.59659375
transcript.pyannote[423].end 4548.82221875
transcript.pyannote[424].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[424].start 4550.20596875
transcript.pyannote[424].end 4560.22971875
transcript.pyannote[425].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[425].start 4560.46596875
transcript.pyannote[425].end 4570.18596875
transcript.pyannote[426].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[426].start 4570.62471875
transcript.pyannote[426].end 4574.80971875
transcript.pyannote[427].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[427].start 4575.28221875
transcript.pyannote[427].end 4578.97784375
transcript.pyannote[428].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[428].start 4579.26471875
transcript.pyannote[428].end 4582.42034375
transcript.pyannote[429].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[429].start 4582.75784375
transcript.pyannote[429].end 4585.94721875
transcript.pyannote[430].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[430].start 4585.03596875
transcript.pyannote[430].end 4593.03471875
transcript.pyannote[431].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[431].start 4593.79409375
transcript.pyannote[431].end 4594.85721875
transcript.pyannote[432].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[432].start 4594.40159375
transcript.pyannote[432].end 4597.55721875
transcript.pyannote[433].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[433].start 4597.35471875
transcript.pyannote[433].end 4597.64159375
transcript.pyannote[434].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[434].start 4598.19846875
transcript.pyannote[434].end 4614.66846875
transcript.pyannote[435].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[435].start 4614.58409375
transcript.pyannote[435].end 4617.21659375
transcript.pyannote[436].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[436].start 4617.28409375
transcript.pyannote[436].end 4617.68909375
transcript.pyannote[437].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[437].start 4617.68909375
transcript.pyannote[437].end 4620.13596875
transcript.pyannote[438].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[438].start 4620.79409375
transcript.pyannote[438].end 4623.57846875
transcript.pyannote[439].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[439].start 4624.08471875
transcript.pyannote[439].end 4636.74096875
transcript.pyannote[440].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[440].start 4637.01096875
transcript.pyannote[440].end 4645.53284375
transcript.pyannote[441].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[441].start 4646.81534375
transcript.pyannote[441].end 4700.96721875
transcript.pyannote[442].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[442].start 4700.96721875
transcript.pyannote[442].end 4823.83409375
transcript.pyannote[443].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[443].start 4824.52596875
transcript.pyannote[443].end 4849.93971875
transcript.pyannote[444].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[444].start 4851.22221875
transcript.pyannote[444].end 4889.81534375
transcript.pyannote[445].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[445].start 4884.95534375
transcript.pyannote[445].end 4926.01221875
transcript.pyannote[446].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[446].start 4894.60784375
transcript.pyannote[446].end 4894.96221875
transcript.pyannote[447].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[447].start 4895.24909375
transcript.pyannote[447].end 4895.28284375
transcript.pyannote[448].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[448].start 4895.28284375
transcript.pyannote[448].end 4895.68784375
transcript.pyannote[449].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[449].start 4895.68784375
transcript.pyannote[449].end 4895.70471875
transcript.pyannote[450].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[450].start 4926.06284375
transcript.pyannote[450].end 4937.89221875
transcript.pyannote[451].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[451].start 4932.13784375
transcript.pyannote[451].end 4932.79596875
transcript.pyannote[452].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[452].start 4937.89221875
transcript.pyannote[452].end 4937.94284375
transcript.pyannote[453].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[453].start 4937.94284375
transcript.pyannote[453].end 4937.97659375
transcript.pyannote[454].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[454].start 4937.97659375
transcript.pyannote[454].end 4972.03034375
transcript.pyannote[455].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[455].start 4972.03034375
transcript.pyannote[455].end 4974.39284375
transcript.pyannote[456].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[456].start 4975.25346875
transcript.pyannote[456].end 4976.73846875
transcript.pyannote[457].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[457].start 4977.97034375
transcript.pyannote[457].end 4980.58596875
transcript.pyannote[458].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[458].start 4993.15784375
transcript.pyannote[458].end 4997.14034375
transcript.pyannote[459].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[459].start 4997.22471875
transcript.pyannote[459].end 4999.87409375
transcript.pyannote[460].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[460].start 5003.06346875
transcript.pyannote[460].end 5003.75534375
transcript.pyannote[461].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[461].start 5004.54846875
transcript.pyannote[461].end 5006.23596875
transcript.pyannote[462].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[462].start 5006.97846875
transcript.pyannote[462].end 5008.51409375
transcript.pyannote[463].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[463].start 5009.74596875
transcript.pyannote[463].end 5015.48346875
transcript.pyannote[464].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[464].start 5015.90534375
transcript.pyannote[464].end 5018.68971875
transcript.pyannote[465].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[465].start 5019.38159375
transcript.pyannote[465].end 5022.13221875
transcript.pyannote[466].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[466].start 5022.38534375
transcript.pyannote[466].end 5023.98846875
transcript.pyannote[467].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[467].start 5024.42721875
transcript.pyannote[467].end 5032.20659375
transcript.pyannote[468].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[468].start 5032.69596875
transcript.pyannote[468].end 5038.70346875
transcript.pyannote[469].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[469].start 5039.41221875
transcript.pyannote[469].end 5043.12471875
transcript.pyannote[470].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[470].start 5043.64784375
transcript.pyannote[470].end 5045.45346875
transcript.pyannote[471].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[471].start 5045.52096875
transcript.pyannote[471].end 5051.59596875
transcript.pyannote[472].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[472].start 5051.95034375
transcript.pyannote[472].end 5053.13159375
transcript.pyannote[473].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[473].start 5054.19471875
transcript.pyannote[473].end 5057.45159375
transcript.pyannote[474].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[474].start 5057.67096875
transcript.pyannote[474].end 5058.80159375
transcript.pyannote[475].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[475].start 5059.27409375
transcript.pyannote[475].end 5077.88721875
transcript.pyannote[476].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[476].start 5078.32596875
transcript.pyannote[476].end 5081.11034375
transcript.pyannote[477].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[477].start 5081.70096875
transcript.pyannote[477].end 5085.46409375
transcript.pyannote[478].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[478].start 5085.86909375
transcript.pyannote[478].end 5093.36159375
transcript.pyannote[479].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[479].start 5090.44221875
transcript.pyannote[479].end 5090.45909375
transcript.pyannote[480].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[480].start 5090.45909375
transcript.pyannote[480].end 5091.67409375
transcript.pyannote[481].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[481].start 5093.09159375
transcript.pyannote[481].end 5093.69909375
transcript.pyannote[482].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[482].start 5093.83409375
transcript.pyannote[482].end 5098.03596875
transcript.pyannote[483].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[483].start 5099.08221875
transcript.pyannote[483].end 5099.53784375
transcript.pyannote[484].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[484].start 5100.41534375
transcript.pyannote[484].end 5102.13659375
transcript.pyannote[485].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[485].start 5102.69346875
transcript.pyannote[485].end 5107.09784375
transcript.pyannote[486].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[486].start 5108.63346875
transcript.pyannote[486].end 5110.67534375
transcript.pyannote[487].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[487].start 5111.55284375
transcript.pyannote[487].end 5112.41346875
transcript.pyannote[488].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[488].start 5113.39221875
transcript.pyannote[488].end 5115.60284375
transcript.pyannote[489].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[489].start 5117.25659375
transcript.pyannote[489].end 5119.72034375
transcript.pyannote[490].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[490].start 5120.31096875
transcript.pyannote[490].end 5122.18409375
transcript.pyannote[491].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[491].start 5123.55096875
transcript.pyannote[491].end 5126.40284375
transcript.pyannote[492].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[492].start 5126.99346875
transcript.pyannote[492].end 5128.98471875
transcript.pyannote[493].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[493].start 5129.30534375
transcript.pyannote[493].end 5131.60034375
transcript.pyannote[494].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[494].start 5132.19096875
transcript.pyannote[494].end 5134.30034375
transcript.pyannote[495].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[495].start 5135.80221875
transcript.pyannote[495].end 5136.24096875
transcript.pyannote[496].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[496].start 5137.37159375
transcript.pyannote[496].end 5141.13471875
transcript.pyannote[497].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[497].start 5141.64096875
transcript.pyannote[497].end 5144.08784375
transcript.pyannote[498].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[498].start 5144.56034375
transcript.pyannote[498].end 5145.53909375
transcript.pyannote[499].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[499].start 5146.24784375
transcript.pyannote[499].end 5147.64846875
transcript.pyannote[500].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[500].start 5148.05346875
transcript.pyannote[500].end 5152.67721875
transcript.pyannote[501].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[501].start 5153.43659375
transcript.pyannote[501].end 5157.73971875
transcript.pyannote[502].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[502].start 5158.48221875
transcript.pyannote[502].end 5160.16971875
transcript.pyannote[503].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[503].start 5160.64221875
transcript.pyannote[503].end 5163.64596875
transcript.pyannote[504].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[504].start 5164.18596875
transcript.pyannote[504].end 5167.07159375
transcript.pyannote[505].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[505].start 5168.05034375
transcript.pyannote[505].end 5170.07534375
transcript.pyannote[506].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[506].start 5170.91909375
transcript.pyannote[506].end 5172.15096875
transcript.pyannote[507].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[507].start 5172.37034375
transcript.pyannote[507].end 5175.27284375
transcript.pyannote[508].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[508].start 5175.88034375
transcript.pyannote[508].end 5177.02784375
transcript.pyannote[509].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[509].start 5178.04034375
transcript.pyannote[509].end 5178.71534375
transcript.pyannote[510].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[510].start 5179.12034375
transcript.pyannote[510].end 5182.44471875
transcript.pyannote[511].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[511].start 5183.13659375
transcript.pyannote[511].end 5186.56221875
transcript.pyannote[512].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[512].start 5188.40159375
transcript.pyannote[512].end 5189.97096875
transcript.pyannote[513].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[513].start 5190.98346875
transcript.pyannote[513].end 5193.59909375
transcript.pyannote[514].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[514].start 5194.34159375
transcript.pyannote[514].end 5199.53909375
transcript.pyannote[515].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[515].start 5200.56846875
transcript.pyannote[515].end 5204.71971875
transcript.pyannote[516].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[516].start 5205.09096875
transcript.pyannote[516].end 5240.00534375
transcript.pyannote[517].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[517].start 5234.40284375
transcript.pyannote[517].end 5235.07784375
transcript.pyannote[518].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[518].start 5239.58346875
transcript.pyannote[518].end 5241.11909375
transcript.pyannote[519].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[519].start 5240.62971875
transcript.pyannote[519].end 5245.79346875
transcript.pyannote[520].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[520].start 5242.57034375
transcript.pyannote[520].end 5243.00909375
transcript.pyannote[521].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[521].start 5245.33784375
transcript.pyannote[521].end 5245.77659375
transcript.pyannote[522].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[522].start 5245.79346875
transcript.pyannote[522].end 5249.91096875
transcript.pyannote[523].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[523].start 5248.96596875
transcript.pyannote[523].end 5253.03284375
transcript.pyannote[524].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[524].start 5250.11346875
transcript.pyannote[524].end 5251.81784375
transcript.pyannote[525].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[525].start 5253.25221875
transcript.pyannote[525].end 5258.78721875
transcript.pyannote[526].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[526].start 5258.97284375
transcript.pyannote[526].end 5260.05284375
transcript.pyannote[527].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[527].start 5260.08659375
transcript.pyannote[527].end 5273.01284375
transcript.pyannote[528].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[528].start 5270.39721875
transcript.pyannote[528].end 5273.94096875
transcript.pyannote[529].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[529].start 5273.83971875
transcript.pyannote[529].end 5295.59159375
transcript.pyannote[530].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[530].start 5280.08346875
transcript.pyannote[530].end 5280.10034375
transcript.pyannote[531].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[531].start 5280.10034375
transcript.pyannote[531].end 5280.65721875
transcript.pyannote[532].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[532].start 5280.65721875
transcript.pyannote[532].end 5280.69096875
transcript.pyannote[533].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[533].start 5280.69096875
transcript.pyannote[533].end 5280.70784375
transcript.pyannote[534].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[534].start 5286.14159375
transcript.pyannote[534].end 5286.24284375
transcript.pyannote[535].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[535].start 5286.24284375
transcript.pyannote[535].end 5286.25971875
transcript.pyannote[536].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[536].start 5295.59159375
transcript.pyannote[536].end 5296.03034375
transcript.pyannote[537].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[537].start 5295.77721875
transcript.pyannote[537].end 5295.91221875
transcript.pyannote[538].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[538].start 5296.03034375
transcript.pyannote[538].end 5296.06409375
transcript.pyannote[539].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[539].start 5296.06409375
transcript.pyannote[539].end 5296.77284375
transcript.pyannote[540].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[540].start 5296.26659375
transcript.pyannote[540].end 5296.80659375
transcript.pyannote[541].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[541].start 5297.14409375
transcript.pyannote[541].end 5314.50846875
transcript.pyannote[542].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[542].start 5313.81659375
transcript.pyannote[542].end 5320.49909375
transcript.pyannote[543].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[543].start 5315.25096875
transcript.pyannote[543].end 5316.12846875
transcript.pyannote[544].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[544].start 5321.02221875
transcript.pyannote[544].end 5322.99659375
transcript.pyannote[545].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[545].start 5323.43534375
transcript.pyannote[545].end 5325.56159375
transcript.pyannote[546].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[546].start 5326.13534375
transcript.pyannote[546].end 5328.78471875
transcript.pyannote[547].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[547].start 5329.25721875
transcript.pyannote[547].end 5344.73159375
transcript.pyannote[548].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[548].start 5345.22096875
transcript.pyannote[548].end 5345.92971875
transcript.pyannote[549].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[549].start 5346.94221875
transcript.pyannote[549].end 5350.11471875
transcript.pyannote[550].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[550].start 5350.67159375
transcript.pyannote[550].end 5351.19471875
transcript.pyannote[551].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[551].start 5351.86971875
transcript.pyannote[551].end 5353.91159375
transcript.pyannote[552].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[552].start 5354.19846875
transcript.pyannote[552].end 5355.54846875
transcript.pyannote[553].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[553].start 5355.93659375
transcript.pyannote[553].end 5356.86471875
transcript.pyannote[554].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[554].start 5356.93221875
transcript.pyannote[554].end 5369.18346875
transcript.pyannote[555].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[555].start 5369.55471875
transcript.pyannote[555].end 5371.27596875
transcript.pyannote[556].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[556].start 5372.60909375
transcript.pyannote[556].end 5376.42284375
transcript.pyannote[557].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[557].start 5376.70971875
transcript.pyannote[557].end 5386.10909375
transcript.pyannote[558].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[558].start 5387.27346875
transcript.pyannote[558].end 5388.42096875
transcript.pyannote[559].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[559].start 5390.37846875
transcript.pyannote[559].end 5392.99409375
transcript.pyannote[560].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[560].start 5393.38221875
transcript.pyannote[560].end 5397.46596875
transcript.pyannote[561].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[561].start 5398.37721875
transcript.pyannote[561].end 5398.71471875
transcript.pyannote[562].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[562].start 5399.17034375
transcript.pyannote[562].end 5401.71846875
transcript.pyannote[563].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[563].start 5402.49471875
transcript.pyannote[563].end 5403.82784375
transcript.pyannote[564].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[564].start 5404.30034375
transcript.pyannote[564].end 5406.02159375
transcript.pyannote[565].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[565].start 5406.54471875
transcript.pyannote[565].end 5409.75096875
transcript.pyannote[566].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[566].start 5410.05471875
transcript.pyannote[566].end 5411.30346875
transcript.pyannote[567].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[567].start 5412.13034375
transcript.pyannote[567].end 5417.05784375
transcript.pyannote[568].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[568].start 5418.40784375
transcript.pyannote[568].end 5419.63971875
transcript.pyannote[569].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[569].start 5420.55096875
transcript.pyannote[569].end 5421.81659375
transcript.pyannote[570].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[570].start 5423.04846875
transcript.pyannote[570].end 5424.09471875
transcript.pyannote[571].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[571].start 5424.53346875
transcript.pyannote[571].end 5428.24596875
transcript.pyannote[572].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[572].start 5428.78596875
transcript.pyannote[572].end 5432.46471875
transcript.pyannote[573].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[573].start 5432.80221875
transcript.pyannote[573].end 5438.08409375
transcript.pyannote[574].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[574].start 5438.47221875
transcript.pyannote[574].end 5438.89409375
transcript.pyannote[575].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[575].start 5439.26534375
transcript.pyannote[575].end 5443.18034375
transcript.pyannote[576].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[576].start 5444.02409375
transcript.pyannote[576].end 5447.77034375
transcript.pyannote[577].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[577].start 5448.83346875
transcript.pyannote[577].end 5449.42409375
transcript.pyannote[578].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[578].start 5450.26784375
transcript.pyannote[578].end 5451.19596875
transcript.pyannote[579].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[579].start 5452.20846875
transcript.pyannote[579].end 5452.49534375
transcript.pyannote[580].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[580].start 5452.78221875
transcript.pyannote[580].end 5454.53721875
transcript.pyannote[581].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[581].start 5455.26284375
transcript.pyannote[581].end 5457.82784375
transcript.pyannote[582].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[582].start 5458.30034375
transcript.pyannote[582].end 5460.40971875
transcript.pyannote[583].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[583].start 5461.21971875
transcript.pyannote[583].end 5462.19846875
transcript.pyannote[584].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[584].start 5463.81846875
transcript.pyannote[584].end 5465.45534375
transcript.pyannote[585].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[585].start 5466.36659375
transcript.pyannote[585].end 5470.72034375
transcript.pyannote[586].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[586].start 5471.37846875
transcript.pyannote[586].end 5472.86346875
transcript.pyannote[587].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[587].start 5473.62284375
transcript.pyannote[587].end 5477.25096875
transcript.pyannote[588].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[588].start 5477.90909375
transcript.pyannote[588].end 5483.22471875
transcript.pyannote[589].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[589].start 5483.88284375
transcript.pyannote[589].end 5485.33409375
transcript.pyannote[590].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[590].start 5486.59971875
transcript.pyannote[590].end 5489.78909375
transcript.pyannote[591].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[591].start 5490.32909375
transcript.pyannote[591].end 5494.04159375
transcript.pyannote[592].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[592].start 5494.49721875
transcript.pyannote[592].end 5497.95659375
transcript.pyannote[593].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[593].start 5498.96909375
transcript.pyannote[593].end 5501.38221875
transcript.pyannote[594].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[594].start 5502.00659375
transcript.pyannote[594].end 5505.21284375
transcript.pyannote[595].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[595].start 5506.22534375
transcript.pyannote[595].end 5508.16596875
transcript.pyannote[596].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[596].start 5508.57096875
transcript.pyannote[596].end 5511.03471875
transcript.pyannote[597].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[597].start 5511.50721875
transcript.pyannote[597].end 5511.97971875
transcript.pyannote[598].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[598].start 5512.50284375
transcript.pyannote[598].end 5518.84784375
transcript.pyannote[599].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[599].start 5519.13471875
transcript.pyannote[599].end 5521.86846875
transcript.pyannote[600].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[600].start 5522.59409375
transcript.pyannote[600].end 5527.35284375
transcript.pyannote[601].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[601].start 5527.35284375
transcript.pyannote[601].end 5527.72409375
transcript.pyannote[602].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[602].start 5527.67346875
transcript.pyannote[602].end 5528.82096875
transcript.pyannote[603].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[603].start 5529.31034375
transcript.pyannote[603].end 5535.87471875
transcript.pyannote[604].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[604].start 5536.43159375
transcript.pyannote[604].end 5539.77284375
transcript.pyannote[605].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[605].start 5541.07221875
transcript.pyannote[605].end 5542.32096875
transcript.pyannote[606].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[606].start 5542.86096875
transcript.pyannote[606].end 5543.41784375
transcript.pyannote[607].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[607].start 5544.07596875
transcript.pyannote[607].end 5544.81846875
transcript.pyannote[608].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[608].start 5545.45971875
transcript.pyannote[608].end 5546.53971875
transcript.pyannote[609].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[609].start 5546.97846875
transcript.pyannote[609].end 5548.59846875
transcript.pyannote[610].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[610].start 5549.83034375
transcript.pyannote[610].end 5555.17971875
transcript.pyannote[611].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[611].start 5555.77034375
transcript.pyannote[611].end 5556.36096875
transcript.pyannote[612].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[612].start 5557.66034375
transcript.pyannote[612].end 5561.08596875
transcript.pyannote[613].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[613].start 5561.72721875
transcript.pyannote[613].end 5562.09846875
transcript.pyannote[614].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[614].start 5562.45284375
transcript.pyannote[614].end 5565.13596875
transcript.pyannote[615].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[615].start 5566.60409375
transcript.pyannote[615].end 5567.17784375
transcript.pyannote[616].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[616].start 5567.66721875
transcript.pyannote[616].end 5568.89909375
transcript.pyannote[617].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[617].start 5570.58659375
transcript.pyannote[617].end 5573.47221875
transcript.pyannote[618].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[618].start 5573.92784375
transcript.pyannote[618].end 5576.56034375
transcript.pyannote[619].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[619].start 5577.77534375
transcript.pyannote[619].end 5587.68096875
transcript.pyannote[620].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[620].start 5589.16596875
transcript.pyannote[620].end 5593.87409375
transcript.pyannote[621].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[621].start 5595.07221875
transcript.pyannote[621].end 5600.82659375
transcript.pyannote[622].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[622].start 5601.83909375
transcript.pyannote[622].end 5604.11721875
transcript.pyannote[623].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[623].start 5605.18034375
transcript.pyannote[623].end 5608.53846875
transcript.pyannote[624].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[624].start 5609.63534375
transcript.pyannote[624].end 5611.40721875
transcript.pyannote[625].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[625].start 5612.21721875
transcript.pyannote[625].end 5614.73159375
transcript.pyannote[626].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[626].start 5616.08159375
transcript.pyannote[626].end 5620.48596875
transcript.pyannote[627].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[627].start 5621.81909375
transcript.pyannote[627].end 5624.46846875
transcript.pyannote[628].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[628].start 5625.37971875
transcript.pyannote[628].end 5627.75909375
transcript.pyannote[629].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[629].start 5628.06284375
transcript.pyannote[629].end 5628.92346875
transcript.pyannote[630].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[630].start 5630.40846875
transcript.pyannote[630].end 5630.72909375
transcript.pyannote[631].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[631].start 5631.35346875
transcript.pyannote[631].end 5633.24346875
transcript.pyannote[632].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[632].start 5633.59784375
transcript.pyannote[632].end 5635.18409375
transcript.pyannote[633].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[633].start 5635.96034375
transcript.pyannote[633].end 5639.55471875
transcript.pyannote[634].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[634].start 5640.31409375
transcript.pyannote[634].end 5642.69346875
transcript.pyannote[635].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[635].start 5643.72284375
transcript.pyannote[635].end 5647.23284375
transcript.pyannote[636].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[636].start 5648.17784375
transcript.pyannote[636].end 5649.34221875
transcript.pyannote[637].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[637].start 5650.55721875
transcript.pyannote[637].end 5669.67659375
transcript.pyannote[638].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[638].start 5670.41909375
transcript.pyannote[638].end 5671.46534375
transcript.pyannote[639].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[639].start 5672.24159375
transcript.pyannote[639].end 5675.48159375
transcript.pyannote[640].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[640].start 5676.62909375
transcript.pyannote[640].end 5681.03346875
transcript.pyannote[641].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[641].start 5681.20221875
transcript.pyannote[641].end 5681.96159375
transcript.pyannote[642].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[642].start 5682.80534375
transcript.pyannote[642].end 5683.88534375
transcript.pyannote[643].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[643].start 5684.50971875
transcript.pyannote[643].end 5685.75846875
transcript.pyannote[644].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[644].start 5686.11284375
transcript.pyannote[644].end 5688.81284375
transcript.pyannote[645].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[645].start 5689.04909375
transcript.pyannote[645].end 5691.64784375
transcript.pyannote[646].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[646].start 5692.37346875
transcript.pyannote[646].end 5707.89846875
transcript.pyannote[647].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[647].start 5710.22721875
transcript.pyannote[647].end 5715.47534375
transcript.pyannote[648].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[648].start 5715.72846875
transcript.pyannote[648].end 5715.76221875
transcript.pyannote[649].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[649].start 5715.76221875
transcript.pyannote[649].end 5715.88034375
transcript.pyannote[650].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[650].start 5715.88034375
transcript.pyannote[650].end 5717.56784375
transcript.pyannote[651].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[651].start 5715.91409375
transcript.pyannote[651].end 5716.15034375
transcript.pyannote[652].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[652].start 5717.71971875
transcript.pyannote[652].end 5726.07284375
transcript.pyannote[653].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[653].start 5725.83659375
transcript.pyannote[653].end 5729.51534375
transcript.pyannote[654].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[654].start 5726.12346875
transcript.pyannote[654].end 5726.49471875
transcript.pyannote[655].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[655].start 5729.97096875
transcript.pyannote[655].end 5730.76409375
transcript.pyannote[656].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[656].start 5731.03409375
transcript.pyannote[656].end 5748.06096875
transcript.pyannote[657].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[657].start 5748.65159375
transcript.pyannote[657].end 5749.00596875
transcript.pyannote[658].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[658].start 5749.42784375
transcript.pyannote[658].end 5751.65534375
transcript.pyannote[659].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[659].start 5752.44846875
transcript.pyannote[659].end 5756.54909375
transcript.pyannote[660].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[660].start 5757.03846875
transcript.pyannote[660].end 5759.40096875
transcript.pyannote[661].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[661].start 5759.83971875
transcript.pyannote[661].end 5768.59784375
transcript.pyannote[662].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[662].start 5769.25596875
transcript.pyannote[662].end 5779.04346875
transcript.pyannote[663].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[663].start 5779.54971875
transcript.pyannote[663].end 5779.93784375
transcript.pyannote[664].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[664].start 5780.89971875
transcript.pyannote[664].end 5780.91659375
transcript.pyannote[665].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[665].start 5780.91659375
transcript.pyannote[665].end 5781.30471875
transcript.pyannote[666].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[666].start 5781.30471875
transcript.pyannote[666].end 5781.38909375
transcript.pyannote[667].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[667].start 5781.38909375
transcript.pyannote[667].end 5781.96284375
transcript.pyannote[668].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[668].start 5781.96284375
transcript.pyannote[668].end 5781.97971875
transcript.pyannote[669].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[669].start 5781.97971875
transcript.pyannote[669].end 5782.03034375
transcript.pyannote[670].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[670].start 5782.03034375
transcript.pyannote[670].end 5784.73034375
transcript.pyannote[671].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[671].start 5784.73034375
transcript.pyannote[671].end 5786.53596875
transcript.pyannote[672].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[672].start 5789.26971875
transcript.pyannote[672].end 5790.88971875
transcript.pyannote[673].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[673].start 5794.43346875
transcript.pyannote[673].end 5796.69471875
transcript.pyannote[674].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[674].start 5798.65221875
transcript.pyannote[674].end 5798.88846875
transcript.pyannote[675].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[675].start 5798.97284375
transcript.pyannote[675].end 5799.02346875
transcript.pyannote[676].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[676].start 5804.17034375
transcript.pyannote[676].end 5805.63846875
transcript.pyannote[677].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[677].start 5805.97596875
transcript.pyannote[677].end 5806.66784375
transcript.pyannote[678].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[678].start 5807.12346875
transcript.pyannote[678].end 5808.16971875
transcript.pyannote[679].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[679].start 5814.44721875
transcript.pyannote[679].end 5819.12159375
transcript.pyannote[680].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[680].start 5819.40846875
transcript.pyannote[680].end 5823.05346875
transcript.pyannote[681].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[681].start 5823.45846875
transcript.pyannote[681].end 5826.66471875
transcript.pyannote[682].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[682].start 5827.17096875
transcript.pyannote[682].end 5829.39846875
transcript.pyannote[683].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[683].start 5830.78221875
transcript.pyannote[683].end 5834.32596875
transcript.pyannote[684].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[684].start 5835.50721875
transcript.pyannote[684].end 5836.04721875
transcript.pyannote[685].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[685].start 5836.62096875
transcript.pyannote[685].end 5842.20659375
transcript.pyannote[686].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[686].start 5842.81409375
transcript.pyannote[686].end 5844.07971875
transcript.pyannote[687].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[687].start 5844.56909375
transcript.pyannote[687].end 5847.62346875
transcript.pyannote[688].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[688].start 5848.07909375
transcript.pyannote[688].end 5849.85096875
transcript.pyannote[689].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[689].start 5850.30659375
transcript.pyannote[689].end 5853.71534375
transcript.pyannote[690].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[690].start 5854.01909375
transcript.pyannote[690].end 5858.76096875
transcript.pyannote[691].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[691].start 5859.19971875
transcript.pyannote[691].end 5878.06596875
transcript.pyannote[692].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[692].start 5878.13346875
transcript.pyannote[692].end 5882.53784375
transcript.pyannote[693].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[693].start 5883.04409375
transcript.pyannote[693].end 5889.65909375
transcript.pyannote[694].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[694].start 5890.21596875
transcript.pyannote[694].end 5892.10596875
transcript.pyannote[695].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[695].start 5892.37596875
transcript.pyannote[695].end 5905.53846875
transcript.pyannote[696].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[696].start 5905.87596875
transcript.pyannote[696].end 5906.48346875
transcript.pyannote[697].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[697].start 5907.78284375
transcript.pyannote[697].end 5910.88784375
transcript.pyannote[698].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[698].start 5910.90471875
transcript.pyannote[698].end 5914.29659375
transcript.pyannote[699].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[699].start 5914.98846875
transcript.pyannote[699].end 5920.45596875
transcript.pyannote[700].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[700].start 5920.55721875
transcript.pyannote[700].end 5931.35721875
transcript.pyannote[701].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[701].start 5931.77909375
transcript.pyannote[701].end 5932.45409375
transcript.pyannote[702].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[702].start 5932.45409375
transcript.pyannote[702].end 5933.09534375
transcript.pyannote[703].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[703].start 5932.77471875
transcript.pyannote[703].end 5933.34846875
transcript.pyannote[704].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[704].start 5933.65221875
transcript.pyannote[704].end 5934.47909375
transcript.pyannote[705].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[705].start 5934.63096875
transcript.pyannote[705].end 5935.17096875
transcript.pyannote[706].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[706].start 5935.17096875
transcript.pyannote[706].end 5936.26784375
transcript.pyannote[707].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[707].start 5936.84159375
transcript.pyannote[707].end 5938.49534375
transcript.pyannote[708].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[708].start 5938.90034375
transcript.pyannote[708].end 5940.14909375
transcript.pyannote[709].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[709].start 5940.53721875
transcript.pyannote[709].end 5941.90409375
transcript.pyannote[710].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[710].start 5942.19096875
transcript.pyannote[710].end 5945.78534375
transcript.pyannote[711].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[711].start 5946.56159375
transcript.pyannote[711].end 5950.99971875
transcript.pyannote[712].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[712].start 5951.20221875
transcript.pyannote[712].end 5953.19346875
transcript.pyannote[713].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[713].start 5953.76721875
transcript.pyannote[713].end 5955.16784375
transcript.pyannote[714].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[714].start 5955.87659375
transcript.pyannote[714].end 5956.48409375
transcript.pyannote[715].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[715].start 5956.95659375
transcript.pyannote[715].end 5959.52159375
transcript.pyannote[716].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[716].start 5959.97721875
transcript.pyannote[716].end 5969.08971875
transcript.pyannote[717].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[717].start 5969.25846875
transcript.pyannote[717].end 5969.88284375
transcript.pyannote[718].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[718].start 5971.24971875
transcript.pyannote[718].end 5971.84034375
transcript.pyannote[719].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[719].start 5972.17784375
transcript.pyannote[719].end 5972.98784375
transcript.pyannote[720].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[720].start 5973.44346875
transcript.pyannote[720].end 5974.70909375
transcript.pyannote[721].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[721].start 5974.96221875
transcript.pyannote[721].end 5986.03221875
transcript.pyannote[722].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[722].start 5986.47096875
transcript.pyannote[722].end 5987.53409375
transcript.pyannote[723].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[723].start 5987.88846875
transcript.pyannote[723].end 5989.03596875
transcript.pyannote[724].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[724].start 5989.22159375
transcript.pyannote[724].end 5989.99784375
transcript.pyannote[725].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[725].start 5992.95096875
transcript.pyannote[725].end 6017.30159375
transcript.pyannote[726].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[726].start 6015.73221875
transcript.pyannote[726].end 6049.38096875
transcript.pyannote[727].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[727].start 6017.30159375
transcript.pyannote[727].end 6017.80784375
transcript.pyannote[728].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[728].start 6017.80784375
transcript.pyannote[728].end 6018.01034375
transcript.pyannote[729].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[729].start 6018.01034375
transcript.pyannote[729].end 6018.29721875
transcript.pyannote[730].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[730].start 6018.29721875
transcript.pyannote[730].end 6018.36471875
transcript.pyannote[731].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[731].start 6018.36471875
transcript.pyannote[731].end 6018.38159375
transcript.pyannote[732].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[732].start 6018.38159375
transcript.pyannote[732].end 6018.51659375
transcript.pyannote[733].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[733].start 6048.89159375
transcript.pyannote[733].end 6051.86159375
transcript.pyannote[734].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[734].start 6051.38909375
transcript.pyannote[734].end 6054.15659375
transcript.pyannote[735].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[735].start 6055.06784375
transcript.pyannote[735].end 6057.51471875
transcript.pyannote[736].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[736].start 6057.43034375
transcript.pyannote[736].end 6070.74471875
transcript.pyannote[737].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[737].start 6069.71534375
transcript.pyannote[737].end 6077.17409375
transcript.pyannote[738].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[738].start 6078.05159375
transcript.pyannote[738].end 6081.56159375
transcript.pyannote[739].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[739].start 6081.84846875
transcript.pyannote[739].end 6120.01971875
transcript.pyannote[740].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[740].start 6120.62721875
transcript.pyannote[740].end 6123.07409375
transcript.pyannote[741].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[741].start 6123.42846875
transcript.pyannote[741].end 6127.37721875
transcript.pyannote[742].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[742].start 6127.81596875
transcript.pyannote[742].end 6134.22846875
transcript.pyannote[743].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[743].start 6134.48159375
transcript.pyannote[743].end 6137.62034375
transcript.pyannote[744].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[744].start 6138.09284375
transcript.pyannote[744].end 6139.02096875
transcript.pyannote[745].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[745].start 6139.40909375
transcript.pyannote[745].end 6140.43846875
transcript.pyannote[746].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[746].start 6141.02909375
transcript.pyannote[746].end 6159.33846875
transcript.pyannote[747].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[747].start 6159.72659375
transcript.pyannote[747].end 6200.20971875
transcript.pyannote[748].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[748].start 6201.07034375
transcript.pyannote[748].end 6202.48784375
transcript.pyannote[749].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[749].start 6202.94346875
transcript.pyannote[749].end 6206.11596875
transcript.pyannote[750].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[750].start 6206.55471875
transcript.pyannote[750].end 6207.55034375
transcript.pyannote[751].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[751].start 6207.92159375
transcript.pyannote[751].end 6209.87909375
transcript.pyannote[752].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[752].start 6210.90846875
transcript.pyannote[752].end 6213.28784375
transcript.pyannote[753].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[753].start 6213.28784375
transcript.pyannote[753].end 6213.40596875
transcript.pyannote[754].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[754].start 6213.40596875
transcript.pyannote[754].end 6213.42284375
transcript.pyannote[755].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[755].start 6213.42284375
transcript.pyannote[755].end 6219.97034375
transcript.pyannote[756].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[756].start 6213.55784375
transcript.pyannote[756].end 6214.19909375
transcript.pyannote[757].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[757].start 6217.15221875
transcript.pyannote[757].end 6217.82721875
transcript.pyannote[758].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[758].start 6217.91159375
transcript.pyannote[758].end 6217.96221875
transcript.pyannote[759].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[759].start 6217.96221875
transcript.pyannote[759].end 6217.99596875
transcript.pyannote[760].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[760].start 6217.99596875
transcript.pyannote[760].end 6219.58221875
transcript.pyannote[761].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[761].start 6219.97034375
transcript.pyannote[761].end 6220.03784375
transcript.pyannote[762].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[762].start 6220.03784375
transcript.pyannote[762].end 6221.13471875
transcript.pyannote[763].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[763].start 6220.52721875
transcript.pyannote[763].end 6221.11784375
transcript.pyannote[764].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[764].start 6221.13471875
transcript.pyannote[764].end 6224.03721875
transcript.pyannote[765].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[765].start 6224.03721875
transcript.pyannote[765].end 6237.57096875
transcript.pyannote[766].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[766].start 6235.41096875
transcript.pyannote[766].end 6272.04659375
transcript.pyannote[767].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[767].start 6272.31659375
transcript.pyannote[767].end 6276.75471875
transcript.pyannote[768].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[768].start 6277.14284375
transcript.pyannote[768].end 6279.58971875
transcript.pyannote[769].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[769].start 6280.65284375
transcript.pyannote[769].end 6300.49784375
transcript.pyannote[770].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[770].start 6299.19846875
transcript.pyannote[770].end 6299.21534375
transcript.pyannote[771].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[771].start 6299.21534375
transcript.pyannote[771].end 6306.80909375
transcript.pyannote[772].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[772].start 6307.39971875
transcript.pyannote[772].end 6332.52659375
transcript.pyannote[773].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[773].start 6333.13409375
transcript.pyannote[773].end 6345.72284375
transcript.pyannote[774].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[774].start 6343.57971875
transcript.pyannote[774].end 6347.27534375
transcript.pyannote[775].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[775].start 6345.97596875
transcript.pyannote[775].end 6345.99284375
transcript.pyannote[776].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[776].start 6347.32596875
transcript.pyannote[776].end 6364.92659375
transcript.pyannote[777].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[777].start 6365.33159375
transcript.pyannote[777].end 6378.86534375
transcript.pyannote[778].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[778].start 6379.08471875
transcript.pyannote[778].end 6397.47846875
transcript.pyannote[779].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[779].start 6392.65221875
transcript.pyannote[779].end 6393.37784375
transcript.pyannote[780].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[780].start 6394.93034375
transcript.pyannote[780].end 6395.28471875
transcript.pyannote[781].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[781].start 6396.70221875
transcript.pyannote[781].end 6397.00596875
transcript.pyannote[782].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[782].start 6397.47846875
transcript.pyannote[782].end 6397.49534375
transcript.pyannote[783].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[783].start 6399.30096875
transcript.pyannote[783].end 6401.02221875
transcript.pyannote[784].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[784].start 6402.00096875
transcript.pyannote[784].end 6411.18096875
transcript.pyannote[785].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[785].start 6417.93096875
transcript.pyannote[785].end 6418.90971875
transcript.pyannote[786].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[786].start 6419.39909375
transcript.pyannote[786].end 6422.03159375
transcript.pyannote[787].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[787].start 6422.36909375
transcript.pyannote[787].end 6423.41534375
transcript.pyannote[788].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[788].start 6422.65596875
transcript.pyannote[788].end 6423.88784375
transcript.pyannote[789].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[789].start 6424.03971875
transcript.pyannote[789].end 6425.25471875
transcript.pyannote[790].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[790].start 6432.66284375
transcript.pyannote[790].end 6434.09721875
transcript.pyannote[791].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[791].start 6435.02534375
transcript.pyannote[791].end 6438.02909375
transcript.pyannote[792].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[792].start 6438.28221875
transcript.pyannote[792].end 6438.60284375
transcript.pyannote[793].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[793].start 6439.05846875
transcript.pyannote[793].end 6440.66159375
transcript.pyannote[794].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[794].start 6440.83034375
transcript.pyannote[794].end 6442.26471875
transcript.pyannote[795].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[795].start 6443.90159375
transcript.pyannote[795].end 6445.01534375
transcript.pyannote[796].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[796].start 6446.38221875
transcript.pyannote[796].end 6447.24284375
transcript.pyannote[797].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[797].start 6448.05284375
transcript.pyannote[797].end 6449.04846875
transcript.pyannote[798].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[798].start 6449.68971875
transcript.pyannote[798].end 6451.02284375
transcript.pyannote[799].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[799].start 6451.19159375
transcript.pyannote[799].end 6452.06909375
transcript.pyannote[800].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[800].start 6452.42346875
transcript.pyannote[800].end 6452.82846875
transcript.pyannote[801].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[801].start 6453.03096875
transcript.pyannote[801].end 6453.94221875
transcript.pyannote[802].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[802].start 6454.41471875
transcript.pyannote[802].end 6455.73096875
transcript.pyannote[803].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[803].start 6456.08534375
transcript.pyannote[803].end 6459.59534375
transcript.pyannote[804].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[804].start 6459.96659375
transcript.pyannote[804].end 6463.81409375
transcript.pyannote[805].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[805].start 6464.13471875
transcript.pyannote[805].end 6466.15971875
transcript.pyannote[806].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[806].start 6466.59846875
transcript.pyannote[806].end 6468.31971875
transcript.pyannote[807].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[807].start 6468.96096875
transcript.pyannote[807].end 6469.90596875
transcript.pyannote[808].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[808].start 6470.68221875
transcript.pyannote[808].end 6471.08721875
transcript.pyannote[809].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[809].start 6471.59346875
transcript.pyannote[809].end 6472.77471875
transcript.pyannote[810].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[810].start 6473.36534375
transcript.pyannote[810].end 6475.47471875
transcript.pyannote[811].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[811].start 6476.21721875
transcript.pyannote[811].end 6478.51221875
transcript.pyannote[812].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[812].start 6478.78221875
transcript.pyannote[812].end 6480.04784375
transcript.pyannote[813].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[813].start 6480.50346875
transcript.pyannote[813].end 6480.80721875
transcript.pyannote[814].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[814].start 6481.22909375
transcript.pyannote[814].end 6484.40159375
transcript.pyannote[815].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[815].start 6485.90346875
transcript.pyannote[815].end 6488.08034375
transcript.pyannote[816].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[816].start 6488.48534375
transcript.pyannote[816].end 6491.40471875
transcript.pyannote[817].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[817].start 6492.63659375
transcript.pyannote[817].end 6493.02471875
transcript.pyannote[818].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[818].start 6493.95284375
transcript.pyannote[818].end 6496.34909375
transcript.pyannote[819].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[819].start 6497.81721875
transcript.pyannote[819].end 6499.08284375
transcript.pyannote[820].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[820].start 6500.28096875
transcript.pyannote[820].end 6501.79971875
transcript.pyannote[821].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[821].start 6502.49159375
transcript.pyannote[821].end 6503.11596875
transcript.pyannote[822].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[822].start 6503.74034375
transcript.pyannote[822].end 6506.25471875
transcript.pyannote[823].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[823].start 6506.92971875
transcript.pyannote[823].end 6508.80284375
transcript.pyannote[824].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[824].start 6509.44409375
transcript.pyannote[824].end 6512.86971875
transcript.pyannote[825].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[825].start 6514.03409375
transcript.pyannote[825].end 6515.51909375
transcript.pyannote[826].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[826].start 6515.89034375
transcript.pyannote[826].end 6522.80909375
transcript.pyannote[827].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[827].start 6516.91971875
transcript.pyannote[827].end 6518.03346875
transcript.pyannote[828].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[828].start 6519.68721875
transcript.pyannote[828].end 6519.78846875
transcript.pyannote[829].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[829].start 6519.78846875
transcript.pyannote[829].end 6520.19346875
transcript.pyannote[830].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[830].start 6520.19346875
transcript.pyannote[830].end 6520.24409375
transcript.pyannote[831].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[831].start 6523.56846875
transcript.pyannote[831].end 6525.81284375
transcript.pyannote[832].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[832].start 6526.08284375
transcript.pyannote[832].end 6529.66034375
transcript.pyannote[833].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[833].start 6529.87971875
transcript.pyannote[833].end 6535.70159375
transcript.pyannote[834].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[834].start 6536.44409375
transcript.pyannote[834].end 6540.49409375
transcript.pyannote[835].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[835].start 6540.96659375
transcript.pyannote[835].end 6542.01284375
transcript.pyannote[836].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[836].start 6542.70471875
transcript.pyannote[836].end 6544.54409375
transcript.pyannote[837].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[837].start 6544.71284375
transcript.pyannote[837].end 6546.13034375
transcript.pyannote[838].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[838].start 6546.45096875
transcript.pyannote[838].end 6547.17659375
transcript.pyannote[839].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[839].start 6547.42971875
transcript.pyannote[839].end 6548.96534375
transcript.pyannote[840].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[840].start 6549.11721875
transcript.pyannote[840].end 6550.65284375
transcript.pyannote[841].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[841].start 6551.05784375
transcript.pyannote[841].end 6551.91846875
transcript.pyannote[842].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[842].start 6552.67784375
transcript.pyannote[842].end 6553.06596875
transcript.pyannote[843].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[843].start 6554.24721875
transcript.pyannote[843].end 6555.17534375
transcript.pyannote[844].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[844].start 6555.20909375
transcript.pyannote[844].end 6556.62659375
transcript.pyannote[845].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[845].start 6557.80784375
transcript.pyannote[845].end 6559.66409375
transcript.pyannote[846].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[846].start 6559.90034375
transcript.pyannote[846].end 6561.67221875
transcript.pyannote[847].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[847].start 6561.84096875
transcript.pyannote[847].end 6564.33846875
transcript.pyannote[848].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[848].start 6564.96284375
transcript.pyannote[848].end 6567.35909375
transcript.pyannote[849].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[849].start 6567.74721875
transcript.pyannote[849].end 6569.02971875
transcript.pyannote[850].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[850].start 6569.68784375
transcript.pyannote[850].end 6570.48096875
transcript.pyannote[851].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[851].start 6572.11784375
transcript.pyannote[851].end 6573.24846875
transcript.pyannote[852].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[852].start 6573.51846875
transcript.pyannote[852].end 6576.65721875
transcript.pyannote[853].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[853].start 6577.04534375
transcript.pyannote[853].end 6578.24346875
transcript.pyannote[854].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[854].start 6578.78346875
transcript.pyannote[854].end 6581.01096875
transcript.pyannote[855].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[855].start 6581.78721875
transcript.pyannote[855].end 6583.35659375
transcript.pyannote[856].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[856].start 6585.41534375
transcript.pyannote[856].end 6590.03909375
transcript.pyannote[857].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[857].start 6590.79846875
transcript.pyannote[857].end 6591.08534375
transcript.pyannote[858].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[858].start 6591.59159375
transcript.pyannote[858].end 6594.57846875
transcript.pyannote[859].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[859].start 6594.94971875
transcript.pyannote[859].end 6597.43034375
transcript.pyannote[860].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[860].start 6597.91971875
transcript.pyannote[860].end 6612.07784375
transcript.pyannote[861].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[861].start 6612.49971875
transcript.pyannote[861].end 6612.93846875
transcript.pyannote[862].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[862].start 6613.56284375
transcript.pyannote[862].end 6614.40659375
transcript.pyannote[863].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[863].start 6615.89159375
transcript.pyannote[863].end 6617.07284375
transcript.pyannote[864].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[864].start 6618.54096875
transcript.pyannote[864].end 6619.35096875
transcript.pyannote[865].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[865].start 6619.75596875
transcript.pyannote[865].end 6620.12721875
transcript.pyannote[866].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[866].start 6621.02159375
transcript.pyannote[866].end 6621.03846875
transcript.pyannote[867].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[867].start 6621.03846875
transcript.pyannote[867].end 6623.01284375
transcript.pyannote[868].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[868].start 6621.27471875
transcript.pyannote[868].end 6621.29159375
transcript.pyannote[869].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[869].start 6621.29159375
transcript.pyannote[869].end 6621.66284375
transcript.pyannote[870].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[870].start 6623.38409375
transcript.pyannote[870].end 6625.98284375
transcript.pyannote[871].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[871].start 6624.07596875
transcript.pyannote[871].end 6631.51784375
transcript.pyannote[872].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[872].start 6627.82221875
transcript.pyannote[872].end 6633.05346875
transcript.pyannote[873].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[873].start 6632.44596875
transcript.pyannote[873].end 6632.49659375
transcript.pyannote[874].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[874].start 6633.82971875
transcript.pyannote[874].end 6636.25971875
transcript.pyannote[875].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[875].start 6636.95159375
transcript.pyannote[875].end 6639.06096875
transcript.pyannote[876].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[876].start 6639.56721875
transcript.pyannote[876].end 6640.83284375
transcript.pyannote[877].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[877].start 6641.52471875
transcript.pyannote[877].end 6642.50346875
transcript.pyannote[878].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[878].start 6643.34721875
transcript.pyannote[878].end 6647.66721875
transcript.pyannote[879].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[879].start 6648.37596875
transcript.pyannote[879].end 6652.72971875
transcript.pyannote[880].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[880].start 6653.84346875
transcript.pyannote[880].end 6654.55221875
transcript.pyannote[881].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[881].start 6655.21034375
transcript.pyannote[881].end 6658.18034375
transcript.pyannote[882].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[882].start 6658.95659375
transcript.pyannote[882].end 6663.47909375
transcript.pyannote[883].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[883].start 6663.58034375
transcript.pyannote[883].end 6671.64659375
transcript.pyannote[884].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[884].start 6671.96721875
transcript.pyannote[884].end 6673.45221875
transcript.pyannote[885].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[885].start 6673.94159375
transcript.pyannote[885].end 6676.43909375
transcript.pyannote[886].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[886].start 6677.29971875
transcript.pyannote[886].end 6679.49346875
transcript.pyannote[887].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[887].start 6680.06721875
transcript.pyannote[887].end 6698.59596875
transcript.pyannote[888].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[888].start 6699.18659375
transcript.pyannote[888].end 6704.67096875
transcript.pyannote[889].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[889].start 6705.54846875
transcript.pyannote[889].end 6708.50159375
transcript.pyannote[890].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[890].start 6709.29471875
transcript.pyannote[890].end 6710.89784375
transcript.pyannote[891].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[891].start 6711.25221875
transcript.pyannote[891].end 6712.06221875
transcript.pyannote[892].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[892].start 6712.85534375
transcript.pyannote[892].end 6713.42909375
transcript.pyannote[893].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[893].start 6713.91846875
transcript.pyannote[893].end 6722.65971875
transcript.pyannote[894].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[894].start 6723.04784375
transcript.pyannote[894].end 6729.44346875
transcript.pyannote[895].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[895].start 6730.45596875
transcript.pyannote[895].end 6730.74284375
transcript.pyannote[896].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[896].start 6731.51909375
transcript.pyannote[896].end 6732.22784375
transcript.pyannote[897].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[897].start 6732.70034375
transcript.pyannote[897].end 6733.67909375
transcript.pyannote[898].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[898].start 6734.15159375
transcript.pyannote[898].end 6738.72471875
transcript.pyannote[899].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[899].start 6737.61096875
transcript.pyannote[899].end 6738.28596875
transcript.pyannote[900].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[900].start 6738.72471875
transcript.pyannote[900].end 6738.77534375
transcript.pyannote[901].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[901].start 6738.77534375
transcript.pyannote[901].end 6739.93971875
transcript.pyannote[902].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[902].start 6738.79221875
transcript.pyannote[902].end 6738.96096875
transcript.pyannote[903].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[903].start 6738.96096875
transcript.pyannote[903].end 6739.73721875
transcript.pyannote[904].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[904].start 6739.93971875
transcript.pyannote[904].end 6740.24346875
transcript.pyannote[905].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[905].start 6740.24346875
transcript.pyannote[905].end 6742.38659375
transcript.pyannote[906].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[906].start 6740.54721875
transcript.pyannote[906].end 6740.66534375
transcript.pyannote[907].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[907].start 6742.60596875
transcript.pyannote[907].end 6744.02346875
transcript.pyannote[908].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[908].start 6744.81659375
transcript.pyannote[908].end 6750.18284375
transcript.pyannote[909].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[909].start 6747.24659375
transcript.pyannote[909].end 6747.60096875
transcript.pyannote[910].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[910].start 6747.60096875
transcript.pyannote[910].end 6747.61784375
transcript.pyannote[911].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[911].start 6750.67221875
transcript.pyannote[911].end 6754.75596875
transcript.pyannote[912].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[912].start 6754.94159375
transcript.pyannote[912].end 6756.22409375
transcript.pyannote[913].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[913].start 6757.10159375
transcript.pyannote[913].end 6757.11846875
transcript.pyannote[914].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[914].start 6757.11846875
transcript.pyannote[914].end 6757.23659375
transcript.pyannote[915].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[915].start 6757.23659375
transcript.pyannote[915].end 6757.42221875
transcript.pyannote[916].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[916].start 6757.42221875
transcript.pyannote[916].end 6757.54034375
transcript.pyannote[917].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[917].start 6757.54034375
transcript.pyannote[917].end 6757.60784375
transcript.pyannote[918].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[918].start 6759.05909375
transcript.pyannote[918].end 6778.07721875
transcript.pyannote[919].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[919].start 6759.21096875
transcript.pyannote[919].end 6759.49784375
transcript.pyannote[920].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[920].start 6759.70034375
transcript.pyannote[920].end 6760.13909375
transcript.pyannote[921].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[921].start 6776.59221875
transcript.pyannote[921].end 6776.98034375
transcript.pyannote[922].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[922].start 6777.57096875
transcript.pyannote[922].end 6777.95909375
transcript.pyannote[923].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[923].start 6778.07721875
transcript.pyannote[923].end 6785.68784375
transcript.pyannote[924].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[924].start 6778.16159375
transcript.pyannote[924].end 6778.22909375
transcript.pyannote[925].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[925].start 6779.10659375
transcript.pyannote[925].end 6779.12346875
transcript.pyannote[926].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[926].start 6786.12659375
transcript.pyannote[926].end 6789.99096875
transcript.pyannote[927].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[927].start 6790.51409375
transcript.pyannote[927].end 6790.93596875
transcript.pyannote[928].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[928].start 6791.39159375
transcript.pyannote[928].end 6791.93159375
transcript.pyannote[929].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[929].start 6794.09159375
transcript.pyannote[929].end 6797.65221875
transcript.pyannote[930].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[930].start 6798.17534375
transcript.pyannote[930].end 6801.61784375
transcript.pyannote[931].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[931].start 6802.12409375
transcript.pyannote[931].end 6804.65534375
transcript.pyannote[932].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[932].start 6804.94221875
transcript.pyannote[932].end 6805.65096875
transcript.pyannote[933].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[933].start 6806.27534375
transcript.pyannote[933].end 6812.77221875
transcript.pyannote[934].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[934].start 6813.54846875
transcript.pyannote[934].end 6817.14284375
transcript.pyannote[935].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[935].start 6817.58159375
transcript.pyannote[935].end 6818.99909375
transcript.pyannote[936].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[936].start 6819.38721875
transcript.pyannote[936].end 6821.53034375
transcript.pyannote[937].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[937].start 6823.20096875
transcript.pyannote[937].end 6825.37784375
transcript.pyannote[938].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[938].start 6826.28909375
transcript.pyannote[938].end 6827.09909375
transcript.pyannote[939].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[939].start 6827.77409375
transcript.pyannote[939].end 6832.39784375
transcript.pyannote[940].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[940].start 6833.64659375
transcript.pyannote[940].end 6834.18659375
transcript.pyannote[941].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[941].start 6835.28346875
transcript.pyannote[941].end 6842.84346875
transcript.pyannote[942].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[942].start 6843.34971875
transcript.pyannote[942].end 6845.62784375
transcript.pyannote[943].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[943].start 6846.30284375
transcript.pyannote[943].end 6847.50096875
transcript.pyannote[944].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[944].start 6847.88909375
transcript.pyannote[944].end 6849.40784375
transcript.pyannote[945].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[945].start 6849.76221875
transcript.pyannote[945].end 6851.55096875
transcript.pyannote[946].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[946].start 6852.17534375
transcript.pyannote[946].end 6867.10971875
transcript.pyannote[947].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[947].start 6867.86909375
transcript.pyannote[947].end 6870.13034375
transcript.pyannote[948].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[948].start 6870.78846875
transcript.pyannote[948].end 6878.75346875
transcript.pyannote[949].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[949].start 6879.96846875
transcript.pyannote[949].end 6880.69409375
transcript.pyannote[950].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[950].start 6882.09471875
transcript.pyannote[950].end 6882.73596875
transcript.pyannote[951].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[951].start 6883.29284375
transcript.pyannote[951].end 6889.35096875
transcript.pyannote[952].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[952].start 6889.53659375
transcript.pyannote[952].end 6891.94971875
transcript.pyannote[953].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[953].start 6892.35471875
transcript.pyannote[953].end 6897.01221875
transcript.pyannote[954].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[954].start 6898.24409375
transcript.pyannote[954].end 6899.56034375
transcript.pyannote[955].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[955].start 6900.37034375
transcript.pyannote[955].end 6901.48409375
transcript.pyannote[956].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[956].start 6902.02409375
transcript.pyannote[956].end 6905.17971875
transcript.pyannote[957].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[957].start 6905.68596875
transcript.pyannote[957].end 6907.01909375
transcript.pyannote[958].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[958].start 6908.21721875
transcript.pyannote[958].end 6909.29721875
transcript.pyannote[959].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[959].start 6909.85409375
transcript.pyannote[959].end 6910.54596875
transcript.pyannote[960].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[960].start 6911.59221875
transcript.pyannote[960].end 6912.45284375
transcript.pyannote[961].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[961].start 6913.33034375
transcript.pyannote[961].end 6913.71846875
transcript.pyannote[962].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[962].start 6913.98846875
transcript.pyannote[962].end 6915.37221875
transcript.pyannote[963].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[963].start 6916.31721875
transcript.pyannote[963].end 6916.45221875
transcript.pyannote[964].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[964].start 6916.73909375
transcript.pyannote[964].end 6917.17784375
transcript.pyannote[965].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[965].start 6918.15659375
transcript.pyannote[965].end 6921.64971875
transcript.pyannote[966].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[966].start 6922.22346875
transcript.pyannote[966].end 6923.28659375
transcript.pyannote[967].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[967].start 6925.04159375
transcript.pyannote[967].end 6926.03721875
transcript.pyannote[968].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[968].start 6926.23971875
transcript.pyannote[968].end 6927.92721875
transcript.pyannote[969].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[969].start 6928.33221875
transcript.pyannote[969].end 6929.51346875
transcript.pyannote[970].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[970].start 6930.07034375
transcript.pyannote[970].end 6931.04909375
transcript.pyannote[971].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[971].start 6931.04909375
transcript.pyannote[971].end 6931.06596875
transcript.pyannote[972].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[972].start 6931.97721875
transcript.pyannote[972].end 6969.70971875
transcript.pyannote[973].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[973].start 6967.63409375
transcript.pyannote[973].end 6971.49846875
transcript.pyannote[974].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[974].start 6970.38471875
transcript.pyannote[974].end 6970.57034375
transcript.pyannote[975].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[975].start 6971.95409375
transcript.pyannote[975].end 6974.53596875
transcript.pyannote[976].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[976].start 6975.17721875
transcript.pyannote[976].end 6975.41346875
transcript.pyannote[977].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[977].start 6975.66659375
transcript.pyannote[977].end 6978.97409375
transcript.pyannote[978].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[978].start 6977.30346875
transcript.pyannote[978].end 6978.65346875
transcript.pyannote[979].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[979].start 6979.53096875
transcript.pyannote[979].end 6980.35784375
transcript.pyannote[980].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[980].start 6981.08346875
transcript.pyannote[980].end 6982.78784375
transcript.pyannote[981].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[981].start 6983.41221875
transcript.pyannote[981].end 6984.20534375
transcript.pyannote[982].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[982].start 6984.82971875
transcript.pyannote[982].end 6991.05659375
transcript.pyannote[983].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[983].start 6991.57971875
transcript.pyannote[983].end 6994.46534375
transcript.pyannote[984].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[984].start 6995.07284375
transcript.pyannote[984].end 6996.94596875
transcript.pyannote[985].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[985].start 6997.73909375
transcript.pyannote[985].end 7002.24471875
transcript.pyannote[986].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[986].start 7002.68346875
transcript.pyannote[986].end 7003.57784375
transcript.pyannote[987].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[987].start 7004.37096875
transcript.pyannote[987].end 7005.28221875
transcript.pyannote[988].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[988].start 7005.72096875
transcript.pyannote[988].end 7007.83034375
transcript.pyannote[989].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[989].start 7008.33659375
transcript.pyannote[989].end 7010.34471875
transcript.pyannote[990].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[990].start 7010.85096875
transcript.pyannote[990].end 7027.27034375
transcript.pyannote[991].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[991].start 7025.97096875
transcript.pyannote[991].end 7027.23659375
transcript.pyannote[992].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[992].start 7027.27034375
transcript.pyannote[992].end 7027.55721875
transcript.pyannote[993].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[993].start 7027.55721875
transcript.pyannote[993].end 7030.54409375
transcript.pyannote[994].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[994].start 7027.60784375
transcript.pyannote[994].end 7027.64159375
transcript.pyannote[995].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[995].start 7031.97846875
transcript.pyannote[995].end 7033.51409375
transcript.pyannote[996].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[996].start 7035.33659375
transcript.pyannote[996].end 7037.46284375
transcript.pyannote[997].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[997].start 7050.23721875
transcript.pyannote[997].end 7053.86534375
transcript.pyannote[998].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[998].start 7054.21971875
transcript.pyannote[998].end 7055.31659375
transcript.pyannote[999].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[999].start 7062.20159375
transcript.pyannote[999].end 7068.37784375
transcript.pyannote[1000].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1000].start 7068.04034375
transcript.pyannote[1000].end 7068.83346875
transcript.pyannote[1001].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1001].start 7068.74909375
transcript.pyannote[1001].end 7073.47409375
transcript.pyannote[1002].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1002].start 7073.81159375
transcript.pyannote[1002].end 7079.66721875
transcript.pyannote[1003].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1003].start 7080.20721875
transcript.pyannote[1003].end 7087.05846875
transcript.pyannote[1004].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1004].start 7087.59846875
transcript.pyannote[1004].end 7107.49409375
transcript.pyannote[1005].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1005].start 7107.79784375
transcript.pyannote[1005].end 7108.50659375
transcript.pyannote[1006].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1006].start 7108.59096875
transcript.pyannote[1006].end 7110.17721875
transcript.pyannote[1007].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1007].start 7111.00409375
transcript.pyannote[1007].end 7121.29784375
transcript.pyannote[1008].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1008].start 7121.80409375
transcript.pyannote[1008].end 7124.45346875
transcript.pyannote[1009].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1009].start 7124.92596875
transcript.pyannote[1009].end 7126.30971875
transcript.pyannote[1010].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1010].start 7126.74846875
transcript.pyannote[1010].end 7133.22846875
transcript.pyannote[1011].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1011].start 7133.68409375
transcript.pyannote[1011].end 7136.19846875
transcript.pyannote[1012].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1012].start 7136.75534375
transcript.pyannote[1012].end 7138.78034375
transcript.pyannote[1013].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1013].start 7139.20221875
transcript.pyannote[1013].end 7142.23971875
transcript.pyannote[1014].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1014].start 7142.81346875
transcript.pyannote[1014].end 7144.36596875
transcript.pyannote[1015].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1015].start 7144.75409375
transcript.pyannote[1015].end 7147.08284375
transcript.pyannote[1016].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1016].start 7147.87596875
transcript.pyannote[1016].end 7150.66034375
transcript.pyannote[1017].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1017].start 7150.96409375
transcript.pyannote[1017].end 7177.20471875
transcript.pyannote[1018].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1018].start 7177.74471875
transcript.pyannote[1018].end 7180.79909375
transcript.pyannote[1019].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1019].start 7181.67659375
transcript.pyannote[1019].end 7182.11534375
transcript.pyannote[1020].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1020].start 7182.92534375
transcript.pyannote[1020].end 7185.43971875
transcript.pyannote[1021].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1021].start 7186.92471875
transcript.pyannote[1021].end 7199.85096875
transcript.pyannote[1022].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1022].start 7196.69534375
transcript.pyannote[1022].end 7200.86346875
transcript.pyannote[1023].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1023].start 7201.21784375
transcript.pyannote[1023].end 7246.79721875
transcript.pyannote[1024].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1024].start 7236.79034375
transcript.pyannote[1024].end 7240.03034375
transcript.pyannote[1025].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1025].start 7244.04659375
transcript.pyannote[1025].end 7254.81284375
transcript.pyannote[1026].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1026].start 7249.09221875
transcript.pyannote[1026].end 7249.75034375
transcript.pyannote[1027].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1027].start 7255.69034375
transcript.pyannote[1027].end 7256.93909375
transcript.pyannote[1028].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1028].start 7257.54659375
transcript.pyannote[1028].end 7260.55034375
transcript.pyannote[1029].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1029].start 7260.68534375
transcript.pyannote[1029].end 7261.09034375
transcript.pyannote[1030].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1030].start 7261.09034375
transcript.pyannote[1030].end 7279.99034375
transcript.pyannote[1031].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1031].start 7278.57284375
transcript.pyannote[1031].end 7287.07784375
transcript.pyannote[1032].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1032].start 7289.76096875
transcript.pyannote[1032].end 7309.38659375
transcript.pyannote[1033].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1033].start 7308.42471875
transcript.pyannote[1033].end 7310.23034375
transcript.pyannote[1034].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1034].start 7310.21346875
transcript.pyannote[1034].end 7314.19596875
transcript.pyannote[1035].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1035].start 7310.23034375
transcript.pyannote[1035].end 7311.34409375
transcript.pyannote[1036].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1036].start 7311.34409375
transcript.pyannote[1036].end 7311.49596875
transcript.pyannote[1037].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1037].start 7311.69846875
transcript.pyannote[1037].end 7311.79971875
transcript.pyannote[1038].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1038].start 7311.79971875
transcript.pyannote[1038].end 7312.27221875
transcript.pyannote[1039].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1039].start 7312.27221875
transcript.pyannote[1039].end 7312.32284375
transcript.pyannote[1040].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1040].start 7312.59284375
transcript.pyannote[1040].end 7312.60971875
transcript.pyannote[1041].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1041].start 7312.60971875
transcript.pyannote[1041].end 7323.81471875
transcript.pyannote[1042].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1042].start 7324.55721875
transcript.pyannote[1042].end 7336.77471875
transcript.pyannote[1043].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1043].start 7337.61846875
transcript.pyannote[1043].end 7348.21596875
transcript.pyannote[1044].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1044].start 7349.93721875
transcript.pyannote[1044].end 7349.95409375
transcript.pyannote[1045].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1045].start 7349.95409375
transcript.pyannote[1045].end 7370.38971875
transcript.pyannote[1046].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1046].start 7353.27846875
transcript.pyannote[1046].end 7355.33721875
transcript.pyannote[1047].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1047].start 7370.18721875
transcript.pyannote[1047].end 7381.84784375
transcript.pyannote[1048].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1048].start 7382.33721875
transcript.pyannote[1048].end 7385.89784375
transcript.pyannote[1049].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1049].start 7387.51784375
transcript.pyannote[1049].end 7391.16284375
transcript.pyannote[1050].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1050].start 7389.84659375
transcript.pyannote[1050].end 7391.38221875
transcript.pyannote[1051].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1051].start 7391.31471875
transcript.pyannote[1051].end 7399.17846875
transcript.pyannote[1052].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1052].start 7399.71846875
transcript.pyannote[1052].end 7412.44221875
transcript.pyannote[1053].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1053].start 7412.32409375
transcript.pyannote[1053].end 7415.46284375
transcript.pyannote[1054].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1054].start 7416.03659375
transcript.pyannote[1054].end 7423.47846875
transcript.pyannote[1055].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1055].start 7424.20409375
transcript.pyannote[1055].end 7425.48659375
transcript.pyannote[1056].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1056].start 7425.90846875
transcript.pyannote[1056].end 7429.28346875
transcript.pyannote[1057].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1057].start 7428.82784375
transcript.pyannote[1057].end 7429.82346875
transcript.pyannote[1058].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1058].start 7429.80659375
transcript.pyannote[1058].end 7432.45596875
transcript.pyannote[1059].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1059].start 7432.62471875
transcript.pyannote[1059].end 7478.22096875
transcript.pyannote[1060].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1060].start 7478.45721875
transcript.pyannote[1060].end 7480.75221875
transcript.pyannote[1061].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1061].start 7480.92096875
transcript.pyannote[1061].end 7530.16221875
transcript.pyannote[1062].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1062].start 7530.85409375
transcript.pyannote[1062].end 7532.57534375
transcript.pyannote[1063].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1063].start 7533.06471875
transcript.pyannote[1063].end 7533.11534375
transcript.pyannote[1064].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[1064].start 7533.11534375
transcript.pyannote[1064].end 7533.67221875
transcript.pyannote[1065].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1065].start 7533.67221875
transcript.pyannote[1065].end 7533.68909375
transcript.pyannote[1066].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[1066].start 7533.68909375
transcript.pyannote[1066].end 7533.70596875
transcript.pyannote[1067].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[1067].start 7534.61721875
transcript.pyannote[1067].end 7534.97159375
transcript.pyannote[1068].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[1068].start 7535.73096875
transcript.pyannote[1068].end 7539.37596875
transcript.pyannote[1069].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[1069].start 7539.56159375
transcript.pyannote[1069].end 7549.34909375
transcript.pyannote[1070].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[1070].start 7549.78784375
transcript.pyannote[1070].end 7592.53221875
transcript.pyannote[1071].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1071].start 7592.75159375
transcript.pyannote[1071].end 7612.64721875
transcript.pyannote[1072].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[1072].start 7592.80221875
transcript.pyannote[1072].end 7595.43471875
transcript.pyannote[1073].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1073].start 7613.06909375
transcript.pyannote[1073].end 7639.24221875
transcript.pyannote[1074].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1074].start 7639.56284375
transcript.pyannote[1074].end 7640.28846875
transcript.pyannote[1075].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1075].start 7640.84534375
transcript.pyannote[1075].end 7654.93596875
transcript.pyannote[1076].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1076].start 7655.45909375
transcript.pyannote[1076].end 7655.66159375
transcript.pyannote[1077].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1077].start 7655.86409375
transcript.pyannote[1077].end 7730.02971875
transcript.pyannote[1078].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1078].start 7730.29971875
transcript.pyannote[1078].end 7733.21909375
transcript.pyannote[1079].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1079].start 7733.67471875
transcript.pyannote[1079].end 7758.58221875
transcript.pyannote[1080].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1080].start 7759.34159375
transcript.pyannote[1080].end 7760.08409375
transcript.pyannote[1081].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1081].start 7760.08409375
transcript.pyannote[1081].end 7761.53534375
transcript.pyannote[1082].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1082].start 7762.12596875
transcript.pyannote[1082].end 7763.52659375
transcript.pyannote[1083].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1083].start 7770.51284375
transcript.pyannote[1083].end 7773.56721875
transcript.pyannote[1084].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1084].start 7780.26659375
transcript.pyannote[1084].end 7783.75971875
transcript.pyannote[1085].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1085].start 7783.86096875
transcript.pyannote[1085].end 7785.43034375
transcript.pyannote[1086].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1086].start 7789.83471875
transcript.pyannote[1086].end 7790.52659375
transcript.pyannote[1087].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1087].start 7790.52659375
transcript.pyannote[1087].end 7790.56034375
transcript.pyannote[1088].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1088].start 7790.83034375
transcript.pyannote[1088].end 7791.91034375
transcript.pyannote[1089].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1089].start 7791.97784375
transcript.pyannote[1089].end 7792.02846875
transcript.pyannote[1090].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1090].start 7792.19721875
transcript.pyannote[1090].end 7799.03159375
transcript.pyannote[1091].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1091].start 7792.29846875
transcript.pyannote[1091].end 7792.63596875
transcript.pyannote[1092].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1092].start 7799.43659375
transcript.pyannote[1092].end 7814.52284375
transcript.pyannote[1093].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1093].start 7809.37596875
transcript.pyannote[1093].end 7810.28721875
transcript.pyannote[1094].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1094].start 7814.96159375
transcript.pyannote[1094].end 7833.43971875
transcript.pyannote[1095].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1095].start 7833.74346875
transcript.pyannote[1095].end 7837.28721875
transcript.pyannote[1096].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1096].start 7837.48971875
transcript.pyannote[1096].end 7854.65159375
transcript.pyannote[1097].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1097].start 7855.03971875
transcript.pyannote[1097].end 7859.81534375
transcript.pyannote[1098].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1098].start 7859.91659375
transcript.pyannote[1098].end 7868.35409375
transcript.pyannote[1099].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1099].start 7868.69159375
transcript.pyannote[1099].end 7871.02034375
transcript.pyannote[1100].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1100].start 7871.34096875
transcript.pyannote[1100].end 7873.46721875
transcript.pyannote[1101].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1101].start 7873.92284375
transcript.pyannote[1101].end 7875.67784375
transcript.pyannote[1102].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1102].start 7876.08284375
transcript.pyannote[1102].end 7880.67284375
transcript.pyannote[1103].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1103].start 7881.14534375
transcript.pyannote[1103].end 7892.02971875
transcript.pyannote[1104].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1104].start 7891.62471875
transcript.pyannote[1104].end 7975.67909375
transcript.pyannote[1105].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1105].start 7975.88159375
transcript.pyannote[1105].end 7977.58596875
transcript.pyannote[1106].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1106].start 7978.75034375
transcript.pyannote[1106].end 7978.96971875
transcript.pyannote[1107].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1107].start 7978.96971875
transcript.pyannote[1107].end 7980.10034375
transcript.pyannote[1108].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1108].start 7980.43784375
transcript.pyannote[1108].end 7984.11659375
transcript.pyannote[1109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1109].start 7984.47096875
transcript.pyannote[1109].end 7989.97221875
transcript.pyannote[1110].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1110].start 7990.49534375
transcript.pyannote[1110].end 7997.97096875
transcript.pyannote[1111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1111].start 7998.15659375
transcript.pyannote[1111].end 8005.71659375
transcript.pyannote[1112].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1112].start 8006.29034375
transcript.pyannote[1112].end 8018.64284375
transcript.pyannote[1113].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1113].start 8018.99721875
transcript.pyannote[1113].end 8025.37596875
transcript.pyannote[1114].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1114].start 8025.83159375
transcript.pyannote[1114].end 8027.38409375
transcript.pyannote[1115].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1115].start 8027.53596875
transcript.pyannote[1115].end 8045.60909375
transcript.pyannote[1116].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1116].start 8046.72284375
transcript.pyannote[1116].end 8085.97409375
transcript.pyannote[1117].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1117].start 8087.83034375
transcript.pyannote[1117].end 8088.48846875
transcript.pyannote[1118].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1118].start 8089.09596875
transcript.pyannote[1118].end 8089.58534375
transcript.pyannote[1119].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1119].start 8089.58534375
transcript.pyannote[1119].end 8108.56971875
transcript.pyannote[1120].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1120].start 8093.06159375
transcript.pyannote[1120].end 8093.28096875
transcript.pyannote[1121].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1121].start 8093.28096875
transcript.pyannote[1121].end 8093.34846875
transcript.pyannote[1122].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1122].start 8108.68784375
transcript.pyannote[1122].end 8111.25284375
transcript.pyannote[1123].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1123].start 8111.25284375
transcript.pyannote[1123].end 8113.44659375
transcript.pyannote[1124].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1124].start 8112.14721875
transcript.pyannote[1124].end 8114.27346875
transcript.pyannote[1125].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1125].start 8114.52659375
transcript.pyannote[1125].end 8183.91659375
transcript.pyannote[1126].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1126].start 8121.00659375
transcript.pyannote[1126].end 8122.82909375
transcript.pyannote[1127].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1127].start 8184.23721875
transcript.pyannote[1127].end 8197.51784375
transcript.pyannote[1128].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1128].start 8197.90596875
transcript.pyannote[1128].end 8276.67846875
transcript.pyannote[1129].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1129].start 8276.91471875
transcript.pyannote[1129].end 8286.06096875
transcript.pyannote[1130].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1130].start 8286.75284375
transcript.pyannote[1130].end 8291.30909375
transcript.pyannote[1131].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1131].start 8293.82346875
transcript.pyannote[1131].end 8325.88596875
transcript.pyannote[1132].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1132].start 8300.37096875
transcript.pyannote[1132].end 8300.57346875
transcript.pyannote[1133].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1133].start 8305.65284375
transcript.pyannote[1133].end 8309.58471875
transcript.pyannote[1134].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1134].start 8325.88596875
transcript.pyannote[1134].end 8344.43159375
transcript.pyannote[1135].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1135].start 8344.61721875
transcript.pyannote[1135].end 8344.63409375
transcript.pyannote[1136].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1136].start 8344.70159375
transcript.pyannote[1136].end 8360.02409375
transcript.pyannote[1137].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1137].start 8360.32784375
transcript.pyannote[1137].end 8362.53846875
transcript.pyannote[1138].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1138].start 8363.85471875
transcript.pyannote[1138].end 8365.98096875
transcript.pyannote[1139].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1139].start 8487.51471875
transcript.pyannote[1139].end 8488.35846875
transcript.pyannote[1140].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1140].start 8534.76471875
transcript.pyannote[1140].end 8534.78159375
transcript.pyannote[1141].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1141].start 8534.81534375
transcript.pyannote[1141].end 8534.86596875
transcript.pyannote[1142].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1142].start 8534.95034375
transcript.pyannote[1142].end 8537.02596875
transcript.pyannote[1143].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1143].start 8537.07659375
transcript.pyannote[1143].end 8537.09346875
transcript.pyannote[1144].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1144].start 8537.29596875
transcript.pyannote[1144].end 8537.97096875
transcript.pyannote[1145].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[1145].start 8537.97096875
transcript.pyannote[1145].end 8538.03846875
transcript.pyannote[1146].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[1146].start 8538.30846875
transcript.pyannote[1146].end 8538.83159375
transcript.pyannote[1147].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1147].start 8630.96909375
transcript.pyannote[1147].end 8630.98596875
transcript.pyannote[1148].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1148].start 8630.98596875
transcript.pyannote[1148].end 8631.03659375
transcript.pyannote[1149].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1149].start 8631.05346875
transcript.pyannote[1149].end 8631.35721875
transcript.pyannote[1150].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1150].start 8656.97346875
transcript.pyannote[1150].end 8657.02409375
transcript.pyannote[1151].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1151].start 8695.33034375
transcript.pyannote[1151].end 8701.52346875
transcript.pyannote[1152].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1152].start 8727.78096875
transcript.pyannote[1152].end 8728.03409375
transcript.pyannote[1153].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1153].start 8728.33784375
transcript.pyannote[1153].end 8730.02534375
transcript.pyannote[1154].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1154].start 8733.50159375
transcript.pyannote[1154].end 8735.03721875
transcript.pyannote[1155].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1155].start 8742.07409375
transcript.pyannote[1155].end 8743.23846875
transcript.pyannote[1156].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1156].start 8930.97284375
transcript.pyannote[1156].end 8931.00659375
transcript.pyannote[1157].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1157].start 8931.96846875
transcript.pyannote[1157].end 8932.03596875
transcript.pyannote[1158].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1158].start 8932.05284375
transcript.pyannote[1158].end 8933.68971875
transcript.pyannote[1159].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1159].start 8974.30784375
transcript.pyannote[1159].end 8975.87721875
transcript.pyannote[1160].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1160].start 8975.92784375
transcript.pyannote[1160].end 8978.62784375
transcript.pyannote[1161].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1161].start 8989.71471875
transcript.pyannote[1161].end 8990.44034375
transcript.pyannote[1162].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1162].start 8990.77784375
transcript.pyannote[1162].end 8993.54534375
transcript.pyannote[1163].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1163].start 8993.64659375
transcript.pyannote[1163].end 8994.03471875
transcript.pyannote[1164].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1164].start 8994.03471875
transcript.pyannote[1164].end 8994.60846875
transcript.pyannote[1165].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1165].start 8995.73909375
transcript.pyannote[1165].end 8996.68409375
transcript.pyannote[1166].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1166].start 8997.03846875
transcript.pyannote[1166].end 8998.03409375
transcript.pyannote[1167].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1167].start 8999.36721875
transcript.pyannote[1167].end 9000.81846875
transcript.pyannote[1168].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1168].start 9000.37971875
transcript.pyannote[1168].end 9004.07534375
transcript.pyannote[1169].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1169].start 9001.74659375
transcript.pyannote[1169].end 9002.97846875
transcript.pyannote[1170].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1170].start 9005.62784375
transcript.pyannote[1170].end 9006.20159375
transcript.pyannote[1171].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1171].start 9006.79221875
transcript.pyannote[1171].end 9007.68659375
transcript.pyannote[1172].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1172].start 9007.99034375
transcript.pyannote[1172].end 9008.71596875
transcript.pyannote[1173].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1173].start 9009.39096875
transcript.pyannote[1173].end 9013.98096875
transcript.pyannote[1174].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1174].start 9014.48721875
transcript.pyannote[1174].end 9015.26346875
transcript.pyannote[1175].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1175].start 9016.20846875
transcript.pyannote[1175].end 9061.09596875
transcript.pyannote[1176].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1176].start 9062.12534375
transcript.pyannote[1176].end 9062.63159375
transcript.pyannote[1177].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1177].start 9062.76659375
transcript.pyannote[1177].end 9066.86721875
transcript.pyannote[1178].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1178].start 9066.91784375
transcript.pyannote[1178].end 9067.64346875
transcript.pyannote[1179].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1179].start 9068.48721875
transcript.pyannote[1179].end 9069.01034375
transcript.pyannote[1180].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1180].start 9069.39846875
transcript.pyannote[1180].end 9071.35596875
transcript.pyannote[1181].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1181].start 9073.07721875
transcript.pyannote[1181].end 9082.74659375
transcript.pyannote[1182].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1182].start 9075.03471875
transcript.pyannote[1182].end 9075.28784375
transcript.pyannote[1183].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1183].start 9076.97534375
transcript.pyannote[1183].end 9077.36346875
transcript.pyannote[1184].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1184].start 9077.86971875
transcript.pyannote[1184].end 9078.05534375
transcript.pyannote[1185].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1185].start 9080.53596875
transcript.pyannote[1185].end 9091.08284375
transcript.pyannote[1186].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1186].start 9086.23971875
transcript.pyannote[1186].end 9086.30721875
transcript.pyannote[1187].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1187].start 9091.08284375
transcript.pyannote[1187].end 9091.65659375
transcript.pyannote[1188].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1188].start 9091.65659375
transcript.pyannote[1188].end 9091.87596875
transcript.pyannote[1189].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1189].start 9092.02784375
transcript.pyannote[1189].end 9099.16596875
transcript.pyannote[1190].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1190].start 9099.16596875
transcript.pyannote[1190].end 9106.30409375
transcript.pyannote[1191].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1191].start 9102.77721875
transcript.pyannote[1191].end 9103.21596875
transcript.pyannote[1192].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1192].start 9107.16471875
transcript.pyannote[1192].end 9110.37096875
transcript.pyannote[1193].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1193].start 9110.92784375
transcript.pyannote[1193].end 9133.74284375
transcript.pyannote[1194].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1194].start 9134.14784375
transcript.pyannote[1194].end 9136.20659375
transcript.pyannote[1195].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1195].start 9136.45971875
transcript.pyannote[1195].end 9136.93221875
transcript.pyannote[1196].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1196].start 9137.25284375
transcript.pyannote[1196].end 9153.89159375
transcript.pyannote[1197].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1197].start 9154.66784375
transcript.pyannote[1197].end 9186.42659375
transcript.pyannote[1198].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1198].start 9186.96659375
transcript.pyannote[1198].end 9195.16784375
transcript.pyannote[1199].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1199].start 9195.75846875
transcript.pyannote[1199].end 9219.43409375
transcript.pyannote[1200].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1200].start 9220.59846875
transcript.pyannote[1200].end 9224.49659375
transcript.pyannote[1201].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1201].start 9224.58096875
transcript.pyannote[1201].end 9225.57659375
transcript.pyannote[1202].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1202].start 9226.85909375
transcript.pyannote[1202].end 9229.20471875
transcript.pyannote[1203].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1203].start 9229.72784375
transcript.pyannote[1203].end 9230.48721875
transcript.pyannote[1204].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1204].start 9230.97659375
transcript.pyannote[1204].end 9232.02284375
transcript.pyannote[1205].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1205].start 9232.30971875
transcript.pyannote[1205].end 9244.88159375
transcript.pyannote[1206].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1206].start 9245.26971875
transcript.pyannote[1206].end 9270.27846875
transcript.pyannote[1207].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1207].start 9270.83534375
transcript.pyannote[1207].end 9272.60721875
transcript.pyannote[1208].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1208].start 9273.95721875
transcript.pyannote[1208].end 9300.88971875
transcript.pyannote[1209].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1209].start 9301.41284375
transcript.pyannote[1209].end 9308.19659375
transcript.pyannote[1210].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1210].start 9308.48346875
transcript.pyannote[1210].end 9314.13659375
transcript.pyannote[1211].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1211].start 9315.26721875
transcript.pyannote[1211].end 9315.70596875
transcript.pyannote[1212].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1212].start 9315.92534375
transcript.pyannote[1212].end 9326.35409375
transcript.pyannote[1213].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1213].start 9326.67471875
transcript.pyannote[1213].end 9327.02909375
transcript.pyannote[1214].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1214].start 9327.78846875
transcript.pyannote[1214].end 9328.37909375
transcript.pyannote[1215].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1215].start 9328.85159375
transcript.pyannote[1215].end 9331.31534375
transcript.pyannote[1216].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1216].start 9331.75409375
transcript.pyannote[1216].end 9334.60596875
transcript.pyannote[1217].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1217].start 9335.23034375
transcript.pyannote[1217].end 9355.42971875
transcript.pyannote[1218].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1218].start 9355.71659375
transcript.pyannote[1218].end 9359.64846875
transcript.pyannote[1219].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1219].start 9359.88471875
transcript.pyannote[1219].end 9384.13409375
transcript.pyannote[1220].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1220].start 9376.11846875
transcript.pyannote[1220].end 9376.94534375
transcript.pyannote[1221].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1221].start 9383.07096875
transcript.pyannote[1221].end 9404.77221875
transcript.pyannote[1222].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1222].start 9403.87784375
transcript.pyannote[1222].end 9437.79659375
transcript.pyannote[1223].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1223].start 9405.12659375
transcript.pyannote[1223].end 9407.74221875
transcript.pyannote[1224].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1224].start 9438.26909375
transcript.pyannote[1224].end 9439.33221875
transcript.pyannote[1225].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1225].start 9439.72034375
transcript.pyannote[1225].end 9441.05346875
transcript.pyannote[1226].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1226].start 9441.45846875
transcript.pyannote[1226].end 9447.44909375
transcript.pyannote[1227].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1227].start 9448.20846875
transcript.pyannote[1227].end 9449.72721875
transcript.pyannote[1228].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1228].start 9450.09846875
transcript.pyannote[1228].end 9450.79034375
transcript.pyannote[1229].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1229].start 9451.27971875
transcript.pyannote[1229].end 9459.46409375
transcript.pyannote[1230].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1230].start 9460.00409375
transcript.pyannote[1230].end 9463.71659375
transcript.pyannote[1231].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1231].start 9464.08784375
transcript.pyannote[1231].end 9468.25596875
transcript.pyannote[1232].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1232].start 9469.04909375
transcript.pyannote[1232].end 9470.48346875
transcript.pyannote[1233].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1233].start 9471.37784375
transcript.pyannote[1233].end 9473.03159375
transcript.pyannote[1234].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1234].start 9473.33534375
transcript.pyannote[1234].end 9479.84909375
transcript.pyannote[1235].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1235].start 9480.25409375
transcript.pyannote[1235].end 9493.45034375
transcript.pyannote[1236].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1236].start 9494.32784375
transcript.pyannote[1236].end 9510.03846875
transcript.pyannote[1237].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1237].start 9510.78096875
transcript.pyannote[1237].end 9513.12659375
transcript.pyannote[1238].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1238].start 9513.21096875
transcript.pyannote[1238].end 9516.36659375
transcript.pyannote[1239].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1239].start 9516.65346875
transcript.pyannote[1239].end 9517.75034375
transcript.pyannote[1240].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1240].start 9518.02034375
transcript.pyannote[1240].end 9518.47596875
transcript.pyannote[1241].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1241].start 9518.77971875
transcript.pyannote[1241].end 9520.55159375
transcript.pyannote[1242].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1242].start 9520.72034375
transcript.pyannote[1242].end 9524.29784375
transcript.pyannote[1243].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1243].start 9524.73659375
transcript.pyannote[1243].end 9525.79971875
transcript.pyannote[1244].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1244].start 9526.27221875
transcript.pyannote[1244].end 9529.02284375
transcript.pyannote[1245].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1245].start 9529.63034375
transcript.pyannote[1245].end 9531.14909375
transcript.pyannote[1246].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1246].start 9531.58784375
transcript.pyannote[1246].end 9532.56659375
transcript.pyannote[1247].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1247].start 9532.95471875
transcript.pyannote[1247].end 9538.33784375
transcript.pyannote[1248].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1248].start 9538.55721875
transcript.pyannote[1248].end 9541.25721875
transcript.pyannote[1249].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1249].start 9541.64534375
transcript.pyannote[1249].end 9543.85596875
transcript.pyannote[1250].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1250].start 9544.58159375
transcript.pyannote[1250].end 9547.26471875
transcript.pyannote[1251].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1251].start 9547.87221875
transcript.pyannote[1251].end 9549.42471875
transcript.pyannote[1252].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1252].start 9550.16721875
transcript.pyannote[1252].end 9550.94346875
transcript.pyannote[1253].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1253].start 9551.16284375
transcript.pyannote[1253].end 9552.74909375
transcript.pyannote[1254].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1254].start 9552.93471875
transcript.pyannote[1254].end 9566.67096875
transcript.pyannote[1255].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1255].start 9567.32909375
transcript.pyannote[1255].end 9574.58534375
transcript.pyannote[1256].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1256].start 9575.15909375
transcript.pyannote[1256].end 9580.47471875
transcript.pyannote[1257].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1257].start 9580.64346875
transcript.pyannote[1257].end 9582.92159375
transcript.pyannote[1258].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1258].start 9583.30971875
transcript.pyannote[1258].end 9585.18284375
transcript.pyannote[1259].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1259].start 9586.14471875
transcript.pyannote[1259].end 9592.94534375
transcript.pyannote[1260].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1260].start 9593.43471875
transcript.pyannote[1260].end 9598.68284375
transcript.pyannote[1261].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1261].start 9599.25659375
transcript.pyannote[1261].end 9600.77534375
transcript.pyannote[1262].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1262].start 9601.24784375
transcript.pyannote[1262].end 9602.02409375
transcript.pyannote[1263].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1263].start 9602.15909375
transcript.pyannote[1263].end 9608.90909375
transcript.pyannote[1264].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1264].start 9609.22971875
transcript.pyannote[1264].end 9610.96784375
transcript.pyannote[1265].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1265].start 9611.17034375
transcript.pyannote[1265].end 9615.59159375
transcript.pyannote[1266].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1266].start 9616.23284375
transcript.pyannote[1266].end 9627.97784375
transcript.pyannote[1267].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1267].start 9629.47971875
transcript.pyannote[1267].end 9654.16784375
transcript.pyannote[1268].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1268].start 9655.66971875
transcript.pyannote[1268].end 9682.23096875
transcript.pyannote[1269].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1269].start 9677.94471875
transcript.pyannote[1269].end 9678.83909375
transcript.pyannote[1270].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1270].start 9678.83909375
transcript.pyannote[1270].end 9678.85596875
transcript.pyannote[1271].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1271].start 9681.96096875
transcript.pyannote[1271].end 9691.71471875
transcript.pyannote[1272].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1272].start 9691.71471875
transcript.pyannote[1272].end 9691.88346875
transcript.pyannote[1273].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1273].start 9691.88346875
transcript.pyannote[1273].end 9691.96784375
transcript.pyannote[1274].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1274].start 9691.96784375
transcript.pyannote[1274].end 9692.71034375
transcript.pyannote[1275].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1275].start 9692.86221875
transcript.pyannote[1275].end 9694.58346875
transcript.pyannote[1276].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1276].start 9693.52034375
transcript.pyannote[1276].end 9693.87471875
transcript.pyannote[1277].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1277].start 9694.71846875
transcript.pyannote[1277].end 9711.08721875
transcript.pyannote[1278].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1278].start 9711.49221875
transcript.pyannote[1278].end 9712.43721875
transcript.pyannote[1279].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1279].start 9712.89284375
transcript.pyannote[1279].end 9721.34721875
transcript.pyannote[1280].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1280].start 9721.58346875
transcript.pyannote[1280].end 9724.45221875
transcript.pyannote[1281].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1281].start 9724.67159375
transcript.pyannote[1281].end 9725.19471875
transcript.pyannote[1282].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1282].start 9725.68409375
transcript.pyannote[1282].end 9726.71346875
transcript.pyannote[1283].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1283].start 9727.13534375
transcript.pyannote[1283].end 9727.91159375
transcript.pyannote[1284].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1284].start 9728.70471875
transcript.pyannote[1284].end 9738.15471875
transcript.pyannote[1285].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1285].start 9738.42471875
transcript.pyannote[1285].end 9742.15409375
transcript.pyannote[1286].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1286].start 9742.23846875
transcript.pyannote[1286].end 9754.43909375
transcript.pyannote[1287].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1287].start 9754.43909375
transcript.pyannote[1287].end 9759.02909375
transcript.pyannote[1288].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1288].start 9759.02909375
transcript.pyannote[1288].end 9759.28221875
transcript.pyannote[1289].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1289].start 9759.28221875
transcript.pyannote[1289].end 9759.29909375
transcript.pyannote[1290].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1290].start 9759.75471875
transcript.pyannote[1290].end 9759.77159375
transcript.pyannote[1291].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1291].start 9759.77159375
transcript.pyannote[1291].end 9759.78846875
transcript.pyannote[1292].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1292].start 9759.78846875
transcript.pyannote[1292].end 9761.39159375
transcript.pyannote[1293].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1293].start 9762.53909375
transcript.pyannote[1293].end 9764.10846875
transcript.pyannote[1294].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1294].start 9766.97721875
transcript.pyannote[1294].end 9769.64346875
transcript.pyannote[1295].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1295].start 9781.69221875
transcript.pyannote[1295].end 9785.97846875
transcript.pyannote[1296].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1296].start 9786.18096875
transcript.pyannote[1296].end 9788.34096875
transcript.pyannote[1297].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1297].start 9795.15846875
transcript.pyannote[1297].end 9795.93471875
transcript.pyannote[1298].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1298].start 9795.96846875
transcript.pyannote[1298].end 9795.98534375
transcript.pyannote[1299].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1299].start 9796.76159375
transcript.pyannote[1299].end 9809.53596875
transcript.pyannote[1300].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1300].start 9809.87346875
transcript.pyannote[1300].end 9878.45346875
transcript.pyannote[1301].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1301].start 9878.74034375
transcript.pyannote[1301].end 9908.72721875
transcript.pyannote[1302].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1302].start 9909.06471875
transcript.pyannote[1302].end 9926.86784375
transcript.pyannote[1303].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1303].start 9912.64221875
transcript.pyannote[1303].end 9914.75159375
transcript.pyannote[1304].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1304].start 9927.45846875
transcript.pyannote[1304].end 9928.45409375
transcript.pyannote[1305].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1305].start 9929.88846875
transcript.pyannote[1305].end 9997.79346875
transcript.pyannote[1306].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1306].start 9998.28284375
transcript.pyannote[1306].end 10002.85596875
transcript.pyannote[1307].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1307].start 10003.27784375
transcript.pyannote[1307].end 10015.05659375
transcript.pyannote[1308].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1308].start 10015.32659375
transcript.pyannote[1308].end 10017.57096875
transcript.pyannote[1309].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[1309].start 10020.15284375
transcript.pyannote[1309].end 10078.27034375
transcript.pyannote[1310].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[1310].start 10078.52346875
transcript.pyannote[1310].end 10085.89784375
transcript.pyannote[1311].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1311].start 10085.89784375
transcript.pyannote[1311].end 10085.94846875
transcript.pyannote[1312].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1312].start 10086.47159375
transcript.pyannote[1312].end 10097.37284375
transcript.pyannote[1313].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1313].start 10097.65971875
transcript.pyannote[1313].end 10099.00971875
transcript.pyannote[1314].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1314].start 10099.38096875
transcript.pyannote[1314].end 10100.96721875
transcript.pyannote[1315].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1315].start 10101.30471875
transcript.pyannote[1315].end 10103.86971875
transcript.pyannote[1316].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1316].start 10103.88659375
transcript.pyannote[1316].end 10166.67846875
transcript.pyannote[1317].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1317].start 10166.93159375
transcript.pyannote[1317].end 10169.12534375
transcript.pyannote[1318].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1318].start 10170.55971875
transcript.pyannote[1318].end 10190.52284375
transcript.pyannote[1319].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1319].start 10190.52284375
transcript.pyannote[1319].end 10195.38284375
transcript.pyannote[1320].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1320].start 10191.67034375
transcript.pyannote[1320].end 10191.99096875
transcript.pyannote[1321].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1321].start 10195.31534375
transcript.pyannote[1321].end 10197.01971875
transcript.pyannote[1322].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1322].start 10196.02409375
transcript.pyannote[1322].end 10207.21221875
transcript.pyannote[1323].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1323].start 10200.17534375
transcript.pyannote[1323].end 10201.67721875
transcript.pyannote[1324].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1324].start 10206.97596875
transcript.pyannote[1324].end 10215.26159375
transcript.pyannote[1325].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1325].start 10208.24159375
transcript.pyannote[1325].end 10208.44409375
transcript.pyannote[1326].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1326].start 10215.26159375
transcript.pyannote[1326].end 10255.77846875
transcript.pyannote[1327].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1327].start 10258.32659375
transcript.pyannote[1327].end 10324.51034375
transcript.pyannote[1328].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1328].start 10324.08846875
transcript.pyannote[1328].end 10329.50534375
transcript.pyannote[1329].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1329].start 10329.13409375
transcript.pyannote[1329].end 10337.01471875
transcript.pyannote[1330].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1330].start 10337.65596875
transcript.pyannote[1330].end 10350.43034375
transcript.pyannote[1331].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1331].start 10350.70034375
transcript.pyannote[1331].end 10383.99471875
transcript.pyannote[1332].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1332].start 10385.39534375
transcript.pyannote[1332].end 10387.11659375
transcript.pyannote[1333].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1333].start 10387.26846875
transcript.pyannote[1333].end 10438.77096875
transcript.pyannote[1334].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1334].start 10439.07471875
transcript.pyannote[1334].end 10467.37409375
transcript.pyannote[1335].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[1335].start 10468.63971875
transcript.pyannote[1335].end 10469.19659375
transcript.pyannote[1336].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1336].start 10470.41159375
transcript.pyannote[1336].end 10472.11596875
transcript.pyannote[1337].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1337].start 10473.01034375
transcript.pyannote[1337].end 10475.49096875
transcript.pyannote[1338].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1338].start 10491.89346875
transcript.pyannote[1338].end 10494.62721875
transcript.pyannote[1339].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1339].start 10494.96471875
transcript.pyannote[1339].end 10496.12909375
transcript.pyannote[1340].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1340].start 10501.00596875
transcript.pyannote[1340].end 10505.76471875
transcript.pyannote[1341].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1341].start 10506.11909375
transcript.pyannote[1341].end 10509.39284375
transcript.pyannote[1342].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1342].start 10509.62909375
transcript.pyannote[1342].end 10520.59784375
transcript.pyannote[1343].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1343].start 10521.22221875
transcript.pyannote[1343].end 10522.42034375
transcript.pyannote[1344].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1344].start 10523.14596875
transcript.pyannote[1344].end 10527.02721875
transcript.pyannote[1345].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1345].start 10527.65159375
transcript.pyannote[1345].end 10528.71471875
transcript.pyannote[1346].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1346].start 10529.18721875
transcript.pyannote[1346].end 10533.25409375
transcript.pyannote[1347].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1347].start 10533.50721875
transcript.pyannote[1347].end 10535.86971875
transcript.pyannote[1348].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1348].start 10536.34221875
transcript.pyannote[1348].end 10538.72159375
transcript.pyannote[1349].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1349].start 10539.26159375
transcript.pyannote[1349].end 10542.40034375
transcript.pyannote[1350].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1350].start 10543.41284375
transcript.pyannote[1350].end 10546.09596875
transcript.pyannote[1351].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1351].start 10548.94784375
transcript.pyannote[1351].end 10549.38659375
transcript.pyannote[1352].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1352].start 10549.38659375
transcript.pyannote[1352].end 10568.03346875
transcript.pyannote[1353].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1353].start 10568.35409375
transcript.pyannote[1353].end 10569.72096875
transcript.pyannote[1354].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1354].start 10570.07534375
transcript.pyannote[1354].end 10574.26034375
transcript.pyannote[1355].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1355].start 10574.37846875
transcript.pyannote[1355].end 10585.33034375
transcript.pyannote[1356].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1356].start 10585.49909375
transcript.pyannote[1356].end 10609.95096875
transcript.pyannote[1357].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1357].start 10610.10284375
transcript.pyannote[1357].end 10616.51534375
transcript.pyannote[1358].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1358].start 10616.51534375
transcript.pyannote[1358].end 10625.64471875
transcript.pyannote[1359].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1359].start 10616.54909375
transcript.pyannote[1359].end 10616.58284375
transcript.pyannote[1360].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1360].start 10625.66159375
transcript.pyannote[1360].end 10625.67846875
transcript.pyannote[1361].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1361].start 10625.67846875
transcript.pyannote[1361].end 10633.67721875
transcript.pyannote[1362].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1362].start 10634.11596875
transcript.pyannote[1362].end 10634.67284375
transcript.pyannote[1363].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1363].start 10634.99346875
transcript.pyannote[1363].end 10661.20034375
transcript.pyannote[1364].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1364].start 10661.47034375
transcript.pyannote[1364].end 10662.29721875
transcript.pyannote[1365].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1365].start 10662.51659375
transcript.pyannote[1365].end 10664.62596875
transcript.pyannote[1366].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1366].start 10664.98034375
transcript.pyannote[1366].end 10666.46534375
transcript.pyannote[1367].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1367].start 10666.92096875
transcript.pyannote[1367].end 10672.91159375
transcript.pyannote[1368].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1368].start 10672.96221875
transcript.pyannote[1368].end 10685.78721875
transcript.pyannote[1369].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1369].start 10685.90534375
transcript.pyannote[1369].end 10693.65096875
transcript.pyannote[1370].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1370].start 10685.97284375
transcript.pyannote[1370].end 10687.35659375
transcript.pyannote[1371].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1371].start 10694.05596875
transcript.pyannote[1371].end 10695.03471875
transcript.pyannote[1372].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1372].start 10695.03471875
transcript.pyannote[1372].end 10698.05534375
transcript.pyannote[1373].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1373].start 10696.01346875
transcript.pyannote[1373].end 10696.33409375
transcript.pyannote[1374].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1374].start 10698.91596875
transcript.pyannote[1374].end 10699.52346875
transcript.pyannote[1375].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1375].start 10701.63284375
transcript.pyannote[1375].end 10706.10471875
transcript.pyannote[1376].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1376].start 10706.74596875
transcript.pyannote[1376].end 10707.77534375
transcript.pyannote[1377].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1377].start 10708.14659375
transcript.pyannote[1377].end 10713.49596875
transcript.pyannote[1378].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1378].start 10713.88409375
transcript.pyannote[1378].end 10715.01471875
transcript.pyannote[1379].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1379].start 10715.47034375
transcript.pyannote[1379].end 10717.71471875
transcript.pyannote[1380].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1380].start 10718.15346875
transcript.pyannote[1380].end 10719.28409375
transcript.pyannote[1381].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1381].start 10720.29659375
transcript.pyannote[1381].end 10725.37596875
transcript.pyannote[1382].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1382].start 10725.91596875
transcript.pyannote[1382].end 10728.07596875
transcript.pyannote[1383].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1383].start 10729.05471875
transcript.pyannote[1383].end 10730.26971875
transcript.pyannote[1384].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1384].start 10732.12596875
transcript.pyannote[1384].end 10759.21034375
transcript.pyannote[1385].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1385].start 10758.41721875
transcript.pyannote[1385].end 10761.48846875
transcript.pyannote[1386].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1386].start 10759.95284375
transcript.pyannote[1386].end 10760.40846875
transcript.pyannote[1387].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1387].start 10761.87659375
transcript.pyannote[1387].end 10762.09596875
transcript.pyannote[1388].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1388].start 10762.46721875
transcript.pyannote[1388].end 10764.40784375
transcript.pyannote[1389].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1389].start 10764.64409375
transcript.pyannote[1389].end 10781.63721875
transcript.pyannote[1390].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1390].start 10781.31659375
transcript.pyannote[1390].end 10787.20596875
transcript.pyannote[1391].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1391].start 10788.35346875
transcript.pyannote[1391].end 10791.00284375
transcript.pyannote[1392].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1392].start 10791.64409375
transcript.pyannote[1392].end 10792.21784375
transcript.pyannote[1393].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1393].start 10792.67346875
transcript.pyannote[1393].end 10806.52784375
transcript.pyannote[1394].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1394].start 10806.64596875
transcript.pyannote[1394].end 10820.77034375
transcript.pyannote[1395].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1395].start 10821.24284375
transcript.pyannote[1395].end 10823.41971875
transcript.pyannote[1396].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1396].start 10824.28034375
transcript.pyannote[1396].end 10828.04346875
transcript.pyannote[1397].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1397].start 10828.76909375
transcript.pyannote[1397].end 10830.70971875
transcript.pyannote[1398].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1398].start 10831.31721875
transcript.pyannote[1398].end 10834.59096875
transcript.pyannote[1399].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1399].start 10835.31659375
transcript.pyannote[1399].end 10836.26159375
transcript.pyannote[1400].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1400].start 10837.49346875
transcript.pyannote[1400].end 10845.35721875
transcript.pyannote[1401].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1401].start 10846.15034375
transcript.pyannote[1401].end 10851.92159375
transcript.pyannote[1402].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1402].start 10852.73159375
transcript.pyannote[1402].end 10855.70159375
transcript.pyannote[1403].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1403].start 10856.37659375
transcript.pyannote[1403].end 10870.72034375
transcript.pyannote[1404].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1404].start 10869.97784375
transcript.pyannote[1404].end 10873.42034375
transcript.pyannote[1405].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1405].start 10872.94784375
transcript.pyannote[1405].end 10873.53846875
transcript.pyannote[1406].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1406].start 10874.61846875
transcript.pyannote[1406].end 10874.65221875
transcript.pyannote[1407].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1407].start 10874.65221875
transcript.pyannote[1407].end 10884.86159375
transcript.pyannote[1408].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1408].start 10883.96721875
transcript.pyannote[1408].end 10886.97096875
transcript.pyannote[1409].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1409].start 10887.34221875
transcript.pyannote[1409].end 10897.92284375
transcript.pyannote[1410].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1410].start 10899.55971875
transcript.pyannote[1410].end 10901.90534375
transcript.pyannote[1411].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1411].start 10901.90534375
transcript.pyannote[1411].end 10911.84471875
transcript.pyannote[1412].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1412].start 10910.52846875
transcript.pyannote[1412].end 10912.24971875
transcript.pyannote[1413].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1413].start 10912.68846875
transcript.pyannote[1413].end 10915.69221875
transcript.pyannote[1414].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1414].start 10914.91596875
transcript.pyannote[1414].end 10915.62471875
transcript.pyannote[1415].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1415].start 10915.69221875
transcript.pyannote[1415].end 10915.87784375
transcript.pyannote[1416].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1416].start 10915.87784375
transcript.pyannote[1416].end 10918.91534375
transcript.pyannote[1417].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1417].start 10915.89471875
transcript.pyannote[1417].end 10916.21534375
transcript.pyannote[1418].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1418].start 10916.21534375
transcript.pyannote[1418].end 10916.23221875
transcript.pyannote[1419].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1419].start 10919.62409375
transcript.pyannote[1419].end 10923.13409375
transcript.pyannote[1420].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1420].start 10923.65721875
transcript.pyannote[1420].end 10926.12096875
transcript.pyannote[1421].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1421].start 10926.34034375
transcript.pyannote[1421].end 10930.05284375
transcript.pyannote[1422].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1422].start 10930.72784375
transcript.pyannote[1422].end 10939.82346875
transcript.pyannote[1423].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1423].start 10939.94159375
transcript.pyannote[1423].end 10954.01534375
transcript.pyannote[1424].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1424].start 10952.34471875
transcript.pyannote[1424].end 10952.51346875
transcript.pyannote[1425].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1425].start 10953.30659375
transcript.pyannote[1425].end 10956.54659375
transcript.pyannote[1426].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1426].start 10956.56346875
transcript.pyannote[1426].end 10958.84159375
transcript.pyannote[1427].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1427].start 10959.14534375
transcript.pyannote[1427].end 10962.41909375
transcript.pyannote[1428].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1428].start 10962.94221875
transcript.pyannote[1428].end 10963.76909375
transcript.pyannote[1429].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1429].start 10963.97159375
transcript.pyannote[1429].end 10966.94159375
transcript.pyannote[1430].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1430].start 10967.46471875
transcript.pyannote[1430].end 10969.05096875
transcript.pyannote[1431].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1431].start 10971.24471875
transcript.pyannote[1431].end 10980.42471875
transcript.pyannote[1432].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1432].start 10980.81284375
transcript.pyannote[1432].end 10984.05284375
transcript.pyannote[1433].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1433].start 10984.32284375
transcript.pyannote[1433].end 10988.47409375
transcript.pyannote[1434].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1434].start 10988.55846875
transcript.pyannote[1434].end 11001.04596875
transcript.pyannote[1435].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1435].start 11001.73784375
transcript.pyannote[1435].end 11003.91471875
transcript.pyannote[1436].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1436].start 11004.72471875
transcript.pyannote[1436].end 11008.57221875
transcript.pyannote[1437].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1437].start 11008.99409375
transcript.pyannote[1437].end 11010.49596875
transcript.pyannote[1438].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1438].start 11011.30596875
transcript.pyannote[1438].end 11015.32221875
transcript.pyannote[1439].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1439].start 11015.65971875
transcript.pyannote[1439].end 11020.03034375
transcript.pyannote[1440].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1440].start 11020.31721875
transcript.pyannote[1440].end 11023.77659375
transcript.pyannote[1441].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1441].start 11024.31659375
transcript.pyannote[1441].end 11031.99471875
transcript.pyannote[1442].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1442].start 11032.46721875
transcript.pyannote[1442].end 11036.98971875
transcript.pyannote[1443].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1443].start 11037.37784375
transcript.pyannote[1443].end 11039.31846875
transcript.pyannote[1444].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1444].start 11039.70659375
transcript.pyannote[1444].end 11040.92159375
transcript.pyannote[1445].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1445].start 11042.38971875
transcript.pyannote[1445].end 11045.15721875
transcript.pyannote[1446].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1446].start 11045.49471875
transcript.pyannote[1446].end 11048.88659375
transcript.pyannote[1447].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1447].start 11049.27471875
transcript.pyannote[1447].end 11052.54846875
transcript.pyannote[1448].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1448].start 11053.00409375
transcript.pyannote[1448].end 11055.85596875
transcript.pyannote[1449].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1449].start 11056.36221875
transcript.pyannote[1449].end 11064.34409375
transcript.pyannote[1450].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1450].start 11064.86721875
transcript.pyannote[1450].end 11067.04409375
transcript.pyannote[1451].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1451].start 11067.39846875
transcript.pyannote[1451].end 11071.27971875
transcript.pyannote[1452].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1452].start 11072.05596875
transcript.pyannote[1452].end 11075.32971875
transcript.pyannote[1453].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1453].start 11076.05534375
transcript.pyannote[1453].end 11076.88221875
transcript.pyannote[1454].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1454].start 11077.03409375
transcript.pyannote[1454].end 11081.87721875
transcript.pyannote[1455].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1455].start 11082.33284375
transcript.pyannote[1455].end 11087.95221875
transcript.pyannote[1456].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1456].start 11088.94784375
transcript.pyannote[1456].end 11092.77846875
transcript.pyannote[1457].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1457].start 11093.85846875
transcript.pyannote[1457].end 11098.00971875
transcript.pyannote[1458].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1458].start 11098.61721875
transcript.pyannote[1458].end 11108.55659375
transcript.pyannote[1459].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1459].start 11109.19784375
transcript.pyannote[1459].end 11115.10409375
transcript.pyannote[1460].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1460].start 11115.34034375
transcript.pyannote[1460].end 11116.85909375
transcript.pyannote[1461].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1461].start 11118.31034375
transcript.pyannote[1461].end 11124.94221875
transcript.pyannote[1462].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1462].start 11125.80284375
transcript.pyannote[1462].end 11126.59596875
transcript.pyannote[1463].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1463].start 11127.00096875
transcript.pyannote[1463].end 11130.46034375
transcript.pyannote[1464].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1464].start 11130.89909375
transcript.pyannote[1464].end 11133.09284375
transcript.pyannote[1465].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1465].start 11133.32909375
transcript.pyannote[1465].end 11135.25284375
transcript.pyannote[1466].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1466].start 11135.50596875
transcript.pyannote[1466].end 11138.76284375
transcript.pyannote[1467].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1467].start 11138.86409375
transcript.pyannote[1467].end 11140.90596875
transcript.pyannote[1468].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1468].start 11141.15909375
transcript.pyannote[1468].end 11142.57659375
transcript.pyannote[1469].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1469].start 11143.40346875
transcript.pyannote[1469].end 11149.15784375
transcript.pyannote[1470].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1470].start 11149.64721875
transcript.pyannote[1470].end 11152.19534375
transcript.pyannote[1471].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1471].start 11152.31346875
transcript.pyannote[1471].end 11157.86534375
transcript.pyannote[1472].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1472].start 11158.52346875
transcript.pyannote[1472].end 11167.68659375
transcript.pyannote[1473].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1473].start 11168.24346875
transcript.pyannote[1473].end 11172.29346875
transcript.pyannote[1474].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1474].start 11173.22159375
transcript.pyannote[1474].end 11175.01034375
transcript.pyannote[1475].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1475].start 11175.92159375
transcript.pyannote[1475].end 11176.56284375
transcript.pyannote[1476].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1476].start 11177.28846875
transcript.pyannote[1476].end 11178.48659375
transcript.pyannote[1477].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1477].start 11179.43159375
transcript.pyannote[1477].end 11188.51034375
transcript.pyannote[1478].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1478].start 11188.98284375
transcript.pyannote[1478].end 11190.97409375
transcript.pyannote[1479].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1479].start 11192.10471875
transcript.pyannote[1479].end 11216.15159375
transcript.pyannote[1480].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1480].start 11215.00409375
transcript.pyannote[1480].end 11218.66596875
transcript.pyannote[1481].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1481].start 11219.08784375
transcript.pyannote[1481].end 11220.69096875
transcript.pyannote[1482].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1482].start 11220.94409375
transcript.pyannote[1482].end 11225.14596875
transcript.pyannote[1483].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1483].start 11225.24721875
transcript.pyannote[1483].end 11231.82846875
transcript.pyannote[1484].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1484].start 11231.98034375
transcript.pyannote[1484].end 11235.00096875
transcript.pyannote[1485].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1485].start 11235.45659375
transcript.pyannote[1485].end 11239.43909375
transcript.pyannote[1486].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1486].start 11240.38409375
transcript.pyannote[1486].end 11253.90096875
transcript.pyannote[1487].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1487].start 11254.71096875
transcript.pyannote[1487].end 11261.89971875
transcript.pyannote[1488].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1488].start 11262.74346875
transcript.pyannote[1488].end 11263.31721875
transcript.pyannote[1489].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1489].start 11263.82346875
transcript.pyannote[1489].end 11265.47721875
transcript.pyannote[1490].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1490].start 11265.71346875
transcript.pyannote[1490].end 11268.12659375
transcript.pyannote[1491].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1491].start 11268.61596875
transcript.pyannote[1491].end 11268.86909375
transcript.pyannote[1492].speaker SPEAKER_40
transcript.pyannote[1492].start 11269.34159375
transcript.pyannote[1492].end 11270.06721875
transcript.pyannote[1493].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1493].start 11270.38784375
transcript.pyannote[1493].end 11270.94471875
transcript.pyannote[1494].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1494].start 11272.10909375
transcript.pyannote[1494].end 11273.61096875
transcript.pyannote[1495].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1495].start 11276.56409375
transcript.pyannote[1495].end 11278.96034375
transcript.pyannote[1496].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[1496].start 11280.96846875
transcript.pyannote[1496].end 11281.03596875
transcript.pyannote[1497].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1497].start 11285.20409375
transcript.pyannote[1497].end 11289.49034375
transcript.pyannote[1498].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1498].start 11293.64159375
transcript.pyannote[1498].end 11295.61596875
transcript.pyannote[1499].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1499].start 11293.92846875
transcript.pyannote[1499].end 11346.51096875
transcript.pyannote[1500].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1500].start 11295.61596875
transcript.pyannote[1500].end 11296.35846875
transcript.pyannote[1501].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1501].start 11302.48409375
transcript.pyannote[1501].end 11302.92284375
transcript.pyannote[1502].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[1502].start 11302.92284375
transcript.pyannote[1502].end 11302.97346875
transcript.pyannote[1503].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1503].start 11348.73846875
transcript.pyannote[1503].end 11349.29534375
transcript.pyannote[1504].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1504].start 11350.25721875
transcript.pyannote[1504].end 11372.00909375
transcript.pyannote[1505].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1505].start 11373.42659375
transcript.pyannote[1505].end 11375.43471875
transcript.pyannote[1506].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1506].start 11377.34159375
transcript.pyannote[1506].end 11391.39846875
transcript.pyannote[1507].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1507].start 11391.70221875
transcript.pyannote[1507].end 11396.24159375
transcript.pyannote[1508].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1508].start 11396.47784375
transcript.pyannote[1508].end 11399.54909375
transcript.pyannote[1509].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1509].start 11400.27471875
transcript.pyannote[1509].end 11403.39659375
transcript.pyannote[1510].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1510].start 11403.68346875
transcript.pyannote[1510].end 11408.93159375
transcript.pyannote[1511].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1511].start 11408.96534375
transcript.pyannote[1511].end 11421.70596875
transcript.pyannote[1512].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1512].start 11423.69721875
transcript.pyannote[1512].end 11487.97409375
transcript.pyannote[1513].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1513].start 11487.46784375
transcript.pyannote[1513].end 11507.05971875
transcript.pyannote[1514].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1514].start 11507.75159375
transcript.pyannote[1514].end 11539.78034375
transcript.pyannote[1515].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1515].start 11540.96159375
transcript.pyannote[1515].end 11545.55159375
transcript.pyannote[1516].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1516].start 11546.07471875
transcript.pyannote[1516].end 11556.89159375
transcript.pyannote[1517].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1517].start 11557.16159375
transcript.pyannote[1517].end 11560.40159375
transcript.pyannote[1518].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1518].start 11560.75596875
transcript.pyannote[1518].end 11597.83034375
transcript.pyannote[1519].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1519].start 11598.23534375
transcript.pyannote[1519].end 11603.97284375
transcript.pyannote[1520].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1520].start 11605.52534375
transcript.pyannote[1520].end 11605.81221875
transcript.pyannote[1521].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1521].start 11605.81221875
transcript.pyannote[1521].end 11605.86284375
transcript.pyannote[1522].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1522].start 11605.86284375
transcript.pyannote[1522].end 11605.96409375
transcript.pyannote[1523].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1523].start 11605.96409375
transcript.pyannote[1523].end 11606.03159375
transcript.pyannote[1524].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1524].start 11606.03159375
transcript.pyannote[1524].end 11606.14971875
transcript.pyannote[1525].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1525].start 11606.14971875
transcript.pyannote[1525].end 11606.21721875
transcript.pyannote[1526].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1526].start 11606.21721875
transcript.pyannote[1526].end 11606.28471875
transcript.pyannote[1527].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1527].start 11606.26784375
transcript.pyannote[1527].end 11607.33096875
transcript.pyannote[1528].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1528].start 11606.28471875
transcript.pyannote[1528].end 11607.11159375
transcript.pyannote[1529].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1529].start 11607.11159375
transcript.pyannote[1529].end 11607.14534375
transcript.pyannote[1530].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1530].start 11607.33096875
transcript.pyannote[1530].end 11607.53346875
transcript.pyannote[1531].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1531].start 11608.20846875
transcript.pyannote[1531].end 11609.74409375
transcript.pyannote[1532].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1532].start 11609.96346875
transcript.pyannote[1532].end 11618.60346875
transcript.pyannote[1533].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1533].start 11618.60346875
transcript.pyannote[1533].end 11618.73846875
transcript.pyannote[1534].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1534].start 11618.97471875
transcript.pyannote[1534].end 11621.84346875
transcript.pyannote[1535].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1535].start 11621.84346875
transcript.pyannote[1535].end 11622.48471875
transcript.pyannote[1536].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1536].start 11621.89409375
transcript.pyannote[1536].end 11621.92784375
transcript.pyannote[1537].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1537].start 11621.97846875
transcript.pyannote[1537].end 11635.86659375
transcript.pyannote[1538].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1538].start 11636.01846875
transcript.pyannote[1538].end 11645.43471875
transcript.pyannote[1539].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1539].start 11645.08034375
transcript.pyannote[1539].end 11650.80096875
transcript.pyannote[1540].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1540].start 11646.53159375
transcript.pyannote[1540].end 11648.50596875
transcript.pyannote[1541].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1541].start 11650.83471875
transcript.pyannote[1541].end 11663.94659375
transcript.pyannote[1542].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1542].start 11663.37284375
transcript.pyannote[1542].end 11664.92534375
transcript.pyannote[1543].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1543].start 11664.31784375
transcript.pyannote[1543].end 11666.24159375
transcript.pyannote[1544].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1544].start 11665.70159375
transcript.pyannote[1544].end 11666.86596875
transcript.pyannote[1545].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1545].start 11666.86596875
transcript.pyannote[1545].end 11678.15534375
transcript.pyannote[1546].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1546].start 11671.11846875
transcript.pyannote[1546].end 11671.70909375
transcript.pyannote[1547].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1547].start 11678.02034375
transcript.pyannote[1547].end 11678.71221875
transcript.pyannote[1548].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1548].start 11679.15096875
transcript.pyannote[1548].end 11698.81034375
transcript.pyannote[1549].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1549].start 11698.92846875
transcript.pyannote[1549].end 11699.63721875
transcript.pyannote[1550].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1550].start 11699.63721875
transcript.pyannote[1550].end 11705.39159375
transcript.pyannote[1551].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1551].start 11705.13846875
transcript.pyannote[1551].end 11713.44096875
transcript.pyannote[1552].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1552].start 11713.81221875
transcript.pyannote[1552].end 11716.59659375
transcript.pyannote[1553].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1553].start 11713.94721875
transcript.pyannote[1553].end 11714.79096875
transcript.pyannote[1554].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1554].start 11717.50784375
transcript.pyannote[1554].end 11718.30096875
transcript.pyannote[1555].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1555].start 11718.57096875
transcript.pyannote[1555].end 11718.62159375
transcript.pyannote[1556].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1556].start 11718.62159375
transcript.pyannote[1556].end 11719.43159375
transcript.pyannote[1557].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1557].start 11718.73971875
transcript.pyannote[1557].end 11729.72534375
transcript.pyannote[1558].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[1558].start 11727.17721875
transcript.pyannote[1558].end 11727.66659375
transcript.pyannote[1559].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1559].start 11727.66659375
transcript.pyannote[1559].end 11728.79721875
transcript.pyannote[1560].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1560].start 11729.82659375
transcript.pyannote[1560].end 11755.71284375
transcript.pyannote[1561].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1561].start 11755.02096875
transcript.pyannote[1561].end 11756.77596875
transcript.pyannote[1562].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1562].start 11756.77596875
transcript.pyannote[1562].end 11773.17846875
transcript.pyannote[1563].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1563].start 11773.33034375
transcript.pyannote[1563].end 11774.66346875
transcript.pyannote[1564].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1564].start 11776.99221875
transcript.pyannote[1564].end 11786.08784375
transcript.pyannote[1565].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1565].start 11785.21034375
transcript.pyannote[1565].end 11799.79034375
transcript.pyannote[1566].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1566].start 11788.80471875
transcript.pyannote[1566].end 11789.20971875
transcript.pyannote[1567].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1567].start 11796.49971875
transcript.pyannote[1567].end 11797.59659375
transcript.pyannote[1568].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1568].start 11800.41471875
transcript.pyannote[1568].end 11804.95409375
transcript.pyannote[1569].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1569].start 11805.32534375
transcript.pyannote[1569].end 11805.74721875
transcript.pyannote[1570].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1570].start 11806.11846875
transcript.pyannote[1570].end 11821.87971875
transcript.pyannote[1571].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1571].start 11812.76721875
transcript.pyannote[1571].end 11814.37034375
transcript.pyannote[1572].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1572].start 11821.99784375
transcript.pyannote[1572].end 11825.47409375
transcript.pyannote[1573].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1573].start 11825.23784375
transcript.pyannote[1573].end 11827.04346875
transcript.pyannote[1574].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1574].start 11825.64284375
transcript.pyannote[1574].end 11829.18659375
transcript.pyannote[1575].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1575].start 11828.69721875
transcript.pyannote[1575].end 11836.32471875
transcript.pyannote[1576].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1576].start 11836.66221875
transcript.pyannote[1576].end 11836.86471875
transcript.pyannote[1577].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1577].start 11837.10096875
transcript.pyannote[1577].end 11843.02409375
transcript.pyannote[1578].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1578].start 11843.02409375
transcript.pyannote[1578].end 11852.32221875
transcript.pyannote[1579].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1579].start 11845.77471875
transcript.pyannote[1579].end 11846.04471875
transcript.pyannote[1580].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1580].start 11852.32221875
transcript.pyannote[1580].end 11852.33909375
transcript.pyannote[1581].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1581].start 11852.33909375
transcript.pyannote[1581].end 11852.35596875
transcript.pyannote[1582].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1582].start 11852.35596875
transcript.pyannote[1582].end 11853.41909375
transcript.pyannote[1583].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1583].start 11852.65971875
transcript.pyannote[1583].end 11857.70534375
transcript.pyannote[1584].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1584].start 11856.70971875
transcript.pyannote[1584].end 11862.97034375
transcript.pyannote[1585].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1585].start 11862.17721875
transcript.pyannote[1585].end 11871.77909375
transcript.pyannote[1586].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1586].start 11871.89721875
transcript.pyannote[1586].end 11871.91409375
transcript.pyannote[1587].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1587].start 11871.91409375
transcript.pyannote[1587].end 11873.26409375
transcript.pyannote[1588].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1588].start 11872.69034375
transcript.pyannote[1588].end 11874.44534375
transcript.pyannote[1589].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[1589].start 11874.34409375
transcript.pyannote[1589].end 11881.17846875
transcript.pyannote[1590].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1590].start 11878.07346875
transcript.pyannote[1590].end 11878.57971875
transcript.pyannote[1591].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1591].start 11880.06471875
transcript.pyannote[1591].end 11880.31784375
transcript.pyannote[1592].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1592].start 11881.38096875
transcript.pyannote[1592].end 11918.60721875
transcript.pyannote[1593].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1593].start 11918.86034375
transcript.pyannote[1593].end 11931.33096875
transcript.pyannote[1594].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1594].start 11926.18409375
transcript.pyannote[1594].end 11927.63534375
transcript.pyannote[1595].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1595].start 11928.39471875
transcript.pyannote[1595].end 11929.18784375
transcript.pyannote[1596].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1596].start 11930.80784375
transcript.pyannote[1596].end 11942.67096875
transcript.pyannote[1597].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1597].start 11940.78096875
transcript.pyannote[1597].end 11940.96659375
transcript.pyannote[1598].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1598].start 11944.79721875
transcript.pyannote[1598].end 11946.23159375
transcript.pyannote[1599].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1599].start 11948.15534375
transcript.pyannote[1599].end 11951.05784375
transcript.pyannote[1600].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1600].start 11961.99284375
transcript.pyannote[1600].end 11966.83596875
transcript.pyannote[1601].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1601].start 11965.65471875
transcript.pyannote[1601].end 11965.82346875
transcript.pyannote[1602].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1602].start 11965.87409375
transcript.pyannote[1602].end 11965.89096875
transcript.pyannote[1603].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1603].start 11966.83596875
transcript.pyannote[1603].end 11966.85284375
transcript.pyannote[1604].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1604].start 11967.00471875
transcript.pyannote[1604].end 11967.91596875
transcript.pyannote[1605].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1605].start 11972.06721875
transcript.pyannote[1605].end 11972.72534375
transcript.pyannote[1606].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1606].start 11982.19221875
transcript.pyannote[1606].end 11983.96409375
transcript.pyannote[1607].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1607].start 11986.14096875
transcript.pyannote[1607].end 11987.08596875
transcript.pyannote[1608].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1608].start 11987.96346875
transcript.pyannote[1608].end 11989.38096875
transcript.pyannote[1609].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1609].start 11990.24159375
transcript.pyannote[1609].end 11992.55346875
transcript.pyannote[1610].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1610].start 11993.43096875
transcript.pyannote[1610].end 11996.53596875
transcript.pyannote[1611].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1611].start 11997.09284375
transcript.pyannote[1611].end 11999.28659375
transcript.pyannote[1612].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1612].start 12000.34971875
transcript.pyannote[1612].end 12002.08784375
transcript.pyannote[1613].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1613].start 12003.38721875
transcript.pyannote[1613].end 12005.68221875
transcript.pyannote[1614].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1614].start 12006.82971875
transcript.pyannote[1614].end 12009.64784375
transcript.pyannote[1615].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1615].start 12010.49159375
transcript.pyannote[1615].end 12012.48284375
transcript.pyannote[1616].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1616].start 12014.35596875
transcript.pyannote[1616].end 12016.78596875
transcript.pyannote[1617].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1617].start 12016.95471875
transcript.pyannote[1617].end 12017.86596875
transcript.pyannote[1618].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1618].start 12020.43096875
transcript.pyannote[1618].end 12021.93284375
transcript.pyannote[1619].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1619].start 12022.67534375
transcript.pyannote[1619].end 12024.16034375
transcript.pyannote[1620].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1620].start 12025.00409375
transcript.pyannote[1620].end 12026.40471875
transcript.pyannote[1621].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1621].start 12027.01221875
transcript.pyannote[1621].end 12028.07534375
transcript.pyannote[1622].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1622].start 12028.76721875
transcript.pyannote[1622].end 12032.34471875
transcript.pyannote[1623].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1623].start 12032.56409375
transcript.pyannote[1623].end 12034.03221875
transcript.pyannote[1624].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1624].start 12036.39471875
transcript.pyannote[1624].end 12039.39846875
transcript.pyannote[1625].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1625].start 12039.34784375
transcript.pyannote[1625].end 12042.95909375
transcript.pyannote[1626].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1626].start 12044.03909375
transcript.pyannote[1626].end 12045.35534375
transcript.pyannote[1627].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1627].start 12047.49846875
transcript.pyannote[1627].end 12049.35471875
transcript.pyannote[1628].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1628].start 12051.58221875
transcript.pyannote[1628].end 12052.91534375
transcript.pyannote[1629].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1629].start 12054.26534375
transcript.pyannote[1629].end 12055.26096875
transcript.pyannote[1630].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1630].start 12058.56846875
transcript.pyannote[1630].end 12059.63159375
transcript.pyannote[1631].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1631].start 12060.18846875
transcript.pyannote[1631].end 12061.67346875
transcript.pyannote[1632].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1632].start 12063.07409375
transcript.pyannote[1632].end 12064.12034375
transcript.pyannote[1633].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1633].start 12065.14971875
transcript.pyannote[1633].end 12066.22971875
transcript.pyannote[1634].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1634].start 12067.36034375
transcript.pyannote[1634].end 12068.35596875
transcript.pyannote[1635].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1635].start 12070.98846875
transcript.pyannote[1635].end 12072.84471875
transcript.pyannote[1636].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1636].start 12073.65471875
transcript.pyannote[1636].end 12076.45596875
transcript.pyannote[1637].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1637].start 12077.02971875
transcript.pyannote[1637].end 12079.83096875
transcript.pyannote[1638].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1638].start 12080.20221875
transcript.pyannote[1638].end 12082.48034375
transcript.pyannote[1639].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1639].start 12082.69971875
transcript.pyannote[1639].end 12083.81346875
transcript.pyannote[1640].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1640].start 12084.47159375
transcript.pyannote[1640].end 12091.86284375
transcript.pyannote[1641].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1641].start 12092.11596875
transcript.pyannote[1641].end 12093.56721875
transcript.pyannote[1642].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1642].start 12092.68971875
transcript.pyannote[1642].end 12093.31409375
transcript.pyannote[1643].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1643].start 12094.19159375
transcript.pyannote[1643].end 12094.88346875
transcript.pyannote[1644].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1644].start 12095.74409375
transcript.pyannote[1644].end 12097.92096875
transcript.pyannote[1645].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1645].start 12096.82409375
transcript.pyannote[1645].end 12097.80284375
transcript.pyannote[1646].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1646].start 12098.46096875
transcript.pyannote[1646].end 12099.16971875
transcript.pyannote[1647].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1647].start 12099.16971875
transcript.pyannote[1647].end 12099.18659375
transcript.pyannote[1648].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1648].start 12099.18659375
transcript.pyannote[1648].end 12099.27096875
transcript.pyannote[1649].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1649].start 12099.27096875
transcript.pyannote[1649].end 12099.45659375
transcript.pyannote[1650].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1650].start 12099.45659375
transcript.pyannote[1650].end 12099.62534375
transcript.pyannote[1651].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1651].start 12099.62534375
transcript.pyannote[1651].end 12099.76034375
transcript.pyannote[1652].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1652].start 12099.76034375
transcript.pyannote[1652].end 12099.96284375
transcript.pyannote[1653].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1653].start 12099.96284375
transcript.pyannote[1653].end 12100.03034375
transcript.pyannote[1654].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1654].start 12100.03034375
transcript.pyannote[1654].end 12100.04721875
transcript.pyannote[1655].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1655].start 12100.04721875
transcript.pyannote[1655].end 12100.06409375
transcript.pyannote[1656].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1656].start 12102.10596875
transcript.pyannote[1656].end 12106.57784375
transcript.pyannote[1657].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1657].start 12106.79721875
transcript.pyannote[1657].end 12109.07534375
transcript.pyannote[1658].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1658].start 12110.39159375
transcript.pyannote[1658].end 12111.28596875
transcript.pyannote[1659].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1659].start 12112.01159375
transcript.pyannote[1659].end 12113.02409375
transcript.pyannote[1660].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1660].start 12114.13784375
transcript.pyannote[1660].end 12116.56784375
transcript.pyannote[1661].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1661].start 12117.19221875
transcript.pyannote[1661].end 12120.82034375
transcript.pyannote[1662].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1662].start 12119.67284375
transcript.pyannote[1662].end 12120.61784375
transcript.pyannote[1663].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1663].start 12120.95534375
transcript.pyannote[1663].end 12121.15784375
transcript.pyannote[1664].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1664].start 12121.73159375
transcript.pyannote[1664].end 12122.45721875
transcript.pyannote[1665].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1665].start 12122.18721875
transcript.pyannote[1665].end 12123.18284375
transcript.pyannote[1666].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1666].start 12123.72284375
transcript.pyannote[1666].end 12125.10659375
transcript.pyannote[1667].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1667].start 12125.39346875
transcript.pyannote[1667].end 12129.29159375
transcript.pyannote[1668].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1668].start 12130.00034375
transcript.pyannote[1668].end 12131.67096875
transcript.pyannote[1669].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1669].start 12133.91534375
transcript.pyannote[1669].end 12135.13034375
transcript.pyannote[1670].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1670].start 12135.94034375
transcript.pyannote[1670].end 12137.27346875
transcript.pyannote[1671].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1671].start 12138.31971875
transcript.pyannote[1671].end 12140.46284375
transcript.pyannote[1672].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1672].start 12141.35721875
transcript.pyannote[1672].end 12142.74096875
transcript.pyannote[1673].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1673].start 12143.63534375
transcript.pyannote[1673].end 12144.54659375
transcript.pyannote[1674].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1674].start 12144.73221875
transcript.pyannote[1674].end 12145.47471875
transcript.pyannote[1675].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1675].start 12146.36909375
transcript.pyannote[1675].end 12147.31409375
transcript.pyannote[1676].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1676].start 12147.76971875
transcript.pyannote[1676].end 12148.41096875
transcript.pyannote[1677].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1677].start 12149.03534375
transcript.pyannote[1677].end 12150.06471875
transcript.pyannote[1678].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1678].start 12150.57096875
transcript.pyannote[1678].end 12151.61721875
transcript.pyannote[1679].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1679].start 12151.90409375
transcript.pyannote[1679].end 12152.62971875
transcript.pyannote[1680].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1680].start 12154.14846875
transcript.pyannote[1680].end 12156.67971875
transcript.pyannote[1681].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1681].start 12157.45596875
transcript.pyannote[1681].end 12160.35846875
transcript.pyannote[1682].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1682].start 12160.76346875
transcript.pyannote[1682].end 12161.75909375
transcript.pyannote[1683].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1683].start 12162.50159375
transcript.pyannote[1683].end 12163.51409375
transcript.pyannote[1684].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1684].start 12163.64909375
transcript.pyannote[1684].end 12164.74596875
transcript.pyannote[1685].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1685].start 12165.79221875
transcript.pyannote[1685].end 12168.35721875
transcript.pyannote[1686].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1686].start 12169.31909375
transcript.pyannote[1686].end 12170.68596875
transcript.pyannote[1687].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1687].start 12171.34409375
transcript.pyannote[1687].end 12172.62659375
transcript.pyannote[1688].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1688].start 12173.25096875
transcript.pyannote[1688].end 12174.33096875
transcript.pyannote[1689].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1689].start 12174.71909375
transcript.pyannote[1689].end 12176.45721875
transcript.pyannote[1690].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1690].start 12177.90846875
transcript.pyannote[1690].end 12180.91221875
transcript.pyannote[1691].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1691].start 12181.80659375
transcript.pyannote[1691].end 12182.65034375
transcript.pyannote[1692].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1692].start 12183.54471875
transcript.pyannote[1692].end 12184.45596875
transcript.pyannote[1693].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1693].start 12185.62034375
transcript.pyannote[1693].end 12186.37971875
transcript.pyannote[1694].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1694].start 12187.12221875
transcript.pyannote[1694].end 12189.01221875
transcript.pyannote[1695].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1695].start 12189.41721875
transcript.pyannote[1695].end 12190.63221875
transcript.pyannote[1696].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1696].start 12190.98659375
transcript.pyannote[1696].end 12192.21846875
transcript.pyannote[1697].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1697].start 12192.77534375
transcript.pyannote[1697].end 12194.61471875
transcript.pyannote[1698].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1698].start 12194.96909375
transcript.pyannote[1698].end 12197.34846875
transcript.pyannote[1699].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1699].start 12200.92596875
transcript.pyannote[1699].end 12202.30971875
transcript.pyannote[1700].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1700].start 12202.27596875
transcript.pyannote[1700].end 12204.18284375
transcript.pyannote[1701].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1701].start 12204.72284375
transcript.pyannote[1701].end 12205.70159375
transcript.pyannote[1702].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1702].start 12206.27534375
transcript.pyannote[1702].end 12207.33846875
transcript.pyannote[1703].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1703].start 12208.06409375
transcript.pyannote[1703].end 12209.00909375
transcript.pyannote[1704].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1704].start 12211.01721875
transcript.pyannote[1704].end 12211.89471875
transcript.pyannote[1705].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1705].start 12212.99159375
transcript.pyannote[1705].end 12214.47659375
transcript.pyannote[1706].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1706].start 12215.10096875
transcript.pyannote[1706].end 12217.85159375
transcript.pyannote[1707].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1707].start 12218.59409375
transcript.pyannote[1707].end 12219.53909375
transcript.pyannote[1708].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1708].start 12220.41659375
transcript.pyannote[1708].end 12221.51346875
transcript.pyannote[1709].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1709].start 12223.06596875
transcript.pyannote[1709].end 12224.43284375
transcript.pyannote[1710].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1710].start 12225.61409375
transcript.pyannote[1710].end 12226.54221875
transcript.pyannote[1711].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1711].start 12226.81221875
transcript.pyannote[1711].end 12228.49971875
transcript.pyannote[1712].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1712].start 12228.68534375
transcript.pyannote[1712].end 12229.96784375
transcript.pyannote[1713].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1713].start 12229.96784375
transcript.pyannote[1713].end 12230.62596875
transcript.pyannote[1714].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1714].start 12230.62596875
transcript.pyannote[1714].end 12230.64284375
transcript.pyannote[1715].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1715].start 12230.64284375
transcript.pyannote[1715].end 12230.65971875
transcript.pyannote[1716].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1716].start 12230.65971875
transcript.pyannote[1716].end 12230.67659375
transcript.pyannote[1717].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1717].start 12233.61284375
transcript.pyannote[1717].end 12233.62971875
transcript.pyannote[1718].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1718].start 12233.62971875
transcript.pyannote[1718].end 12234.18659375
transcript.pyannote[1719].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1719].start 12234.45659375
transcript.pyannote[1719].end 12234.47346875
transcript.pyannote[1720].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1720].start 12234.47346875
transcript.pyannote[1720].end 12236.00909375
transcript.pyannote[1721].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1721].start 12236.12721875
transcript.pyannote[1721].end 12236.41409375
transcript.pyannote[1722].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1722].start 12236.80221875
transcript.pyannote[1722].end 12237.40971875
transcript.pyannote[1723].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1723].start 12238.55721875
transcript.pyannote[1723].end 12239.19846875
transcript.pyannote[1724].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1724].start 12240.26159375
transcript.pyannote[1724].end 12241.89846875
transcript.pyannote[1725].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1725].start 12244.34534375
transcript.pyannote[1725].end 12249.28971875
transcript.pyannote[1726].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1726].start 12249.61034375
transcript.pyannote[1726].end 12255.38159375
transcript.pyannote[1727].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1727].start 12252.27659375
transcript.pyannote[1727].end 12252.32721875
transcript.pyannote[1728].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1728].start 12252.32721875
transcript.pyannote[1728].end 12253.84596875
transcript.pyannote[1729].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1729].start 12255.75284375
transcript.pyannote[1729].end 12256.36034375
transcript.pyannote[1730].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1730].start 12257.59221875
transcript.pyannote[1730].end 12259.54971875
transcript.pyannote[1731].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1731].start 12260.00534375
transcript.pyannote[1731].end 12261.11909375
transcript.pyannote[1732].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1732].start 12260.22471875
transcript.pyannote[1732].end 12260.95034375
transcript.pyannote[1733].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1733].start 12262.23284375
transcript.pyannote[1733].end 12272.03721875
transcript.pyannote[1734].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1734].start 12272.03721875
transcript.pyannote[1734].end 12272.49284375
transcript.pyannote[1735].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1735].start 12272.49284375
transcript.pyannote[1735].end 12272.50971875
transcript.pyannote[1736].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1736].start 12272.86409375
transcript.pyannote[1736].end 12272.89784375
transcript.pyannote[1737].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1737].start 12272.89784375
transcript.pyannote[1737].end 12273.70784375
transcript.pyannote[1738].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1738].start 12274.61909375
transcript.pyannote[1738].end 12275.73284375
transcript.pyannote[1739].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1739].start 12276.27284375
transcript.pyannote[1739].end 12278.41596875
transcript.pyannote[1740].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1740].start 12279.79971875
transcript.pyannote[1740].end 12279.81659375
transcript.pyannote[1741].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1741].start 12279.81659375
transcript.pyannote[1741].end 12282.71909375
transcript.pyannote[1742].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1742].start 12282.43221875
transcript.pyannote[1742].end 12285.58784375
transcript.pyannote[1743].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1743].start 12286.43159375
transcript.pyannote[1743].end 12288.11909375
transcript.pyannote[1744].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1744].start 12288.72659375
transcript.pyannote[1744].end 12290.83596875
transcript.pyannote[1745].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1745].start 12290.86971875
transcript.pyannote[1745].end 12292.47284375
transcript.pyannote[1746].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1746].start 12292.97909375
transcript.pyannote[1746].end 12295.71284375
transcript.pyannote[1747].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1747].start 12295.96596875
transcript.pyannote[1747].end 12298.90221875
transcript.pyannote[1748].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1748].start 12299.52659375
transcript.pyannote[1748].end 12300.25221875
transcript.pyannote[1749].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1749].start 12300.99471875
transcript.pyannote[1749].end 12301.78784375
transcript.pyannote[1750].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1750].start 12302.76659375
transcript.pyannote[1750].end 12303.64409375
transcript.pyannote[1751].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1751].start 12303.81284375
transcript.pyannote[1751].end 12304.47096875
transcript.pyannote[1752].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1752].start 12305.65221875
transcript.pyannote[1752].end 12307.08659375
transcript.pyannote[1753].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1753].start 12308.26784375
transcript.pyannote[1753].end 12309.16221875
transcript.pyannote[1754].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1754].start 12309.75284375
transcript.pyannote[1754].end 12311.22096875
transcript.pyannote[1755].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1755].start 12312.45284375
transcript.pyannote[1755].end 12313.68471875
transcript.pyannote[1756].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1756].start 12313.97159375
transcript.pyannote[1756].end 12315.72659375
transcript.pyannote[1757].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1757].start 12315.97971875
transcript.pyannote[1757].end 12318.78096875
transcript.pyannote[1758].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1758].start 12319.37159375
transcript.pyannote[1758].end 12320.78909375
transcript.pyannote[1759].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1759].start 12321.39659375
transcript.pyannote[1759].end 12324.50159375
transcript.pyannote[1760].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1760].start 12324.75471875
transcript.pyannote[1760].end 12325.78409375
transcript.pyannote[1761].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1761].start 12328.09596875
transcript.pyannote[1761].end 12329.00721875
transcript.pyannote[1762].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1762].start 12329.90159375
transcript.pyannote[1762].end 12331.13346875
transcript.pyannote[1763].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1763].start 12331.52159375
transcript.pyannote[1763].end 12332.58471875
transcript.pyannote[1764].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1764].start 12333.47909375
transcript.pyannote[1764].end 12335.20034375
transcript.pyannote[1765].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1765].start 12335.52096875
transcript.pyannote[1765].end 12339.41909375
transcript.pyannote[1766].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1766].start 12339.80721875
transcript.pyannote[1766].end 12343.36784375
transcript.pyannote[1767].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1767].start 12343.94159375
transcript.pyannote[1767].end 12344.63346875
transcript.pyannote[1768].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1768].start 12344.75159375
transcript.pyannote[1768].end 12344.98784375
transcript.pyannote[1769].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1769].start 12348.81846875
transcript.pyannote[1769].end 12350.50596875
transcript.pyannote[1770].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1770].start 12351.48471875
transcript.pyannote[1770].end 12353.67846875
transcript.pyannote[1771].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1771].start 12364.86659375
transcript.pyannote[1771].end 12369.10221875
transcript.pyannote[1772].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1772].start 12373.99596875
transcript.pyannote[1772].end 12374.60346875
transcript.pyannote[1773].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1773].start 12374.94096875
transcript.pyannote[1773].end 12374.95784375
transcript.pyannote[1774].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1774].start 12374.95784375
transcript.pyannote[1774].end 12379.04159375
transcript.pyannote[1775].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1775].start 12379.42971875
transcript.pyannote[1775].end 12380.30721875
transcript.pyannote[1776].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1776].start 12380.67846875
transcript.pyannote[1776].end 12390.17909375
transcript.pyannote[1777].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1777].start 12390.85409375
transcript.pyannote[1777].end 12418.96784375
transcript.pyannote[1778].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1778].start 12419.13659375
transcript.pyannote[1778].end 12435.33659375
transcript.pyannote[1779].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1779].start 12435.47159375
transcript.pyannote[1779].end 12480.96659375
transcript.pyannote[1780].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1780].start 12481.30409375
transcript.pyannote[1780].end 12489.15096875
transcript.pyannote[1781].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1781].start 12489.15096875
transcript.pyannote[1781].end 12507.30846875
transcript.pyannote[1782].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1782].start 12508.06784375
transcript.pyannote[1782].end 12515.23971875
transcript.pyannote[1783].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1783].start 12515.89784375
transcript.pyannote[1783].end 12534.61221875
transcript.pyannote[1784].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1784].start 12533.78534375
transcript.pyannote[1784].end 12535.87784375
transcript.pyannote[1785].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1785].start 12534.67971875
transcript.pyannote[1785].end 12538.76346875
transcript.pyannote[1786].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1786].start 12536.97471875
transcript.pyannote[1786].end 12541.09221875
transcript.pyannote[1787].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1787].start 12541.15971875
transcript.pyannote[1787].end 12547.92659375
transcript.pyannote[1788].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1788].start 12544.70346875
transcript.pyannote[1788].end 12545.69909375
transcript.pyannote[1789].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1789].start 12546.74534375
transcript.pyannote[1789].end 12575.56784375
transcript.pyannote[1790].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1790].start 12568.78409375
transcript.pyannote[1790].end 12571.75409375
transcript.pyannote[1791].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1791].start 12575.39909375
transcript.pyannote[1791].end 12647.57346875
transcript.pyannote[1792].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1792].start 12648.46784375
transcript.pyannote[1792].end 12651.57284375
transcript.pyannote[1793].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1793].start 12651.87659375
transcript.pyannote[1793].end 12671.70471875
transcript.pyannote[1794].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1794].start 12672.02534375
transcript.pyannote[1794].end 12674.75909375
transcript.pyannote[1795].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1795].start 12675.19784375
transcript.pyannote[1795].end 12699.49784375
transcript.pyannote[1796].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1796].start 12699.32909375
transcript.pyannote[1796].end 12707.68221875
transcript.pyannote[1797].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1797].start 12701.43846875
transcript.pyannote[1797].end 12702.65346875
transcript.pyannote[1798].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1798].start 12703.39596875
transcript.pyannote[1798].end 12703.61534375
transcript.pyannote[1799].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1799].start 12703.61534375
transcript.pyannote[1799].end 12704.44221875
transcript.pyannote[1800].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1800].start 12704.44221875
transcript.pyannote[1800].end 12704.52659375
transcript.pyannote[1801].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1801].start 12707.61471875
transcript.pyannote[1801].end 12707.63159375
transcript.pyannote[1802].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1802].start 12707.68221875
transcript.pyannote[1802].end 12708.61034375
transcript.pyannote[1803].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1803].start 12708.05346875
transcript.pyannote[1803].end 12730.32846875
transcript.pyannote[1804].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1804].start 12731.27346875
transcript.pyannote[1804].end 12731.86409375
transcript.pyannote[1805].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1805].start 12731.98221875
transcript.pyannote[1805].end 12732.82596875
transcript.pyannote[1806].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1806].start 12732.48846875
transcript.pyannote[1806].end 12799.48221875
transcript.pyannote[1807].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1807].start 12803.46471875
transcript.pyannote[1807].end 12809.53971875
transcript.pyannote[1808].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1808].start 12809.42159375
transcript.pyannote[1808].end 12812.71221875
transcript.pyannote[1809].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1809].start 12813.06659375
transcript.pyannote[1809].end 12817.90971875
transcript.pyannote[1810].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1810].start 12818.43284375
transcript.pyannote[1810].end 12825.38534375
transcript.pyannote[1811].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1811].start 12825.58784375
transcript.pyannote[1811].end 12826.07721875
transcript.pyannote[1812].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1812].start 12827.05596875
transcript.pyannote[1812].end 12835.76346875
transcript.pyannote[1813].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1813].start 12835.76346875
transcript.pyannote[1813].end 12836.11784375
transcript.pyannote[1814].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1814].start 12836.11784375
transcript.pyannote[1814].end 12838.32846875
transcript.pyannote[1815].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1815].start 12838.32846875
transcript.pyannote[1815].end 12838.85159375
transcript.pyannote[1816].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1816].start 12838.85159375
transcript.pyannote[1816].end 12839.47596875
transcript.pyannote[1817].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1817].start 12839.47596875
transcript.pyannote[1817].end 12840.06659375
transcript.pyannote[1818].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1818].start 12839.56034375
transcript.pyannote[1818].end 12840.20159375
transcript.pyannote[1819].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1819].start 12840.30284375
transcript.pyannote[1819].end 12850.00596875
transcript.pyannote[1820].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1820].start 12850.07346875
transcript.pyannote[1820].end 12853.34721875
transcript.pyannote[1821].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1821].start 12852.18284375
transcript.pyannote[1821].end 12855.03471875
transcript.pyannote[1822].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1822].start 12855.15284375
transcript.pyannote[1822].end 12856.21596875
transcript.pyannote[1823].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1823].start 12856.01346875
transcript.pyannote[1823].end 12859.18596875
transcript.pyannote[1824].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1824].start 12857.31284375
transcript.pyannote[1824].end 12857.32971875
transcript.pyannote[1825].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1825].start 12859.86096875
transcript.pyannote[1825].end 12860.24909375
transcript.pyannote[1826].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1826].start 12860.78909375
transcript.pyannote[1826].end 12865.27784375
transcript.pyannote[1827].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1827].start 12863.70846875
transcript.pyannote[1827].end 12864.29909375
transcript.pyannote[1828].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1828].start 12864.83909375
transcript.pyannote[1828].end 12869.24346875
transcript.pyannote[1829].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1829].start 12865.42971875
transcript.pyannote[1829].end 12867.03284375
transcript.pyannote[1830].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1830].start 12867.03284375
transcript.pyannote[1830].end 12867.10034375
transcript.pyannote[1831].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1831].start 12867.10034375
transcript.pyannote[1831].end 12867.96096875
transcript.pyannote[1832].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1832].start 12867.96096875
transcript.pyannote[1832].end 12868.02846875
transcript.pyannote[1833].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1833].start 12868.61909375
transcript.pyannote[1833].end 12868.63596875
transcript.pyannote[1834].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1834].start 12868.63596875
transcript.pyannote[1834].end 12868.65284375
transcript.pyannote[1835].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1835].start 12868.65284375
transcript.pyannote[1835].end 12869.02409375
transcript.pyannote[1836].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1836].start 12869.02409375
transcript.pyannote[1836].end 12870.15471875
transcript.pyannote[1837].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1837].start 12869.24346875
transcript.pyannote[1837].end 12869.26034375
transcript.pyannote[1838].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1838].start 12869.88471875
transcript.pyannote[1838].end 12878.42346875
transcript.pyannote[1839].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1839].start 12875.31846875
transcript.pyannote[1839].end 12875.57159375
transcript.pyannote[1840].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1840].start 12878.86221875
transcript.pyannote[1840].end 12879.90846875
transcript.pyannote[1841].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1841].start 12880.90409375
transcript.pyannote[1841].end 12880.92096875
transcript.pyannote[1842].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1842].start 12880.92096875
transcript.pyannote[1842].end 12882.47346875
transcript.pyannote[1843].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1843].start 12884.75159375
transcript.pyannote[1843].end 12886.96221875
transcript.pyannote[1844].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1844].start 12895.73721875
transcript.pyannote[1844].end 12899.58471875
transcript.pyannote[1845].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1845].start 12899.55096875
transcript.pyannote[1845].end 12899.56784375
transcript.pyannote[1846].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1846].start 12899.58471875
transcript.pyannote[1846].end 12900.49596875
transcript.pyannote[1847].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1847].start 12906.65534375
transcript.pyannote[1847].end 12907.58346875
transcript.pyannote[1848].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1848].start 12907.88721875
transcript.pyannote[1848].end 12933.08159375
transcript.pyannote[1849].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1849].start 12933.35159375
transcript.pyannote[1849].end 12937.18221875
transcript.pyannote[1850].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1850].start 12937.38471875
transcript.pyannote[1850].end 12949.73721875
transcript.pyannote[1851].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1851].start 12950.85096875
transcript.pyannote[1851].end 12967.60784375
transcript.pyannote[1852].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1852].start 12969.81846875
transcript.pyannote[1852].end 12998.18534375
transcript.pyannote[1853].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1853].start 12997.76346875
transcript.pyannote[1853].end 13006.26846875
transcript.pyannote[1854].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1854].start 13007.17971875
transcript.pyannote[1854].end 13008.66471875
transcript.pyannote[1855].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1855].start 13008.91784375
transcript.pyannote[1855].end 13009.39034375
transcript.pyannote[1856].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1856].start 13009.71096875
transcript.pyannote[1856].end 13044.03471875
transcript.pyannote[1857].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1857].start 13044.15284375
transcript.pyannote[1857].end 13055.08784375
transcript.pyannote[1858].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1858].start 13055.35784375
transcript.pyannote[1858].end 13062.59721875
transcript.pyannote[1859].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1859].start 13063.17096875
transcript.pyannote[1859].end 13066.14096875
transcript.pyannote[1860].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1860].start 13066.22534375
transcript.pyannote[1860].end 13103.29971875
transcript.pyannote[1861].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1861].start 13090.45784375
transcript.pyannote[1861].end 13090.89659375
transcript.pyannote[1862].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1862].start 13092.44909375
transcript.pyannote[1862].end 13092.82034375
transcript.pyannote[1863].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1863].start 13092.83721875
transcript.pyannote[1863].end 13092.90471875
transcript.pyannote[1864].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1864].start 13103.78909375
transcript.pyannote[1864].end 13147.00596875
transcript.pyannote[1865].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1865].start 13147.52909375
transcript.pyannote[1865].end 13161.68721875
transcript.pyannote[1866].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1866].start 13158.27846875
transcript.pyannote[1866].end 13158.39659375
transcript.pyannote[1867].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1867].start 13161.68721875
transcript.pyannote[1867].end 13171.79534375
transcript.pyannote[1868].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1868].start 13173.07784375
transcript.pyannote[1868].end 13173.78659375
transcript.pyannote[1869].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1869].start 13173.87096875
transcript.pyannote[1869].end 13174.15784375
transcript.pyannote[1870].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1870].start 13174.30971875
transcript.pyannote[1870].end 13177.38096875
transcript.pyannote[1871].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1871].start 13177.61721875
transcript.pyannote[1871].end 13183.30409375
transcript.pyannote[1872].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1872].start 13182.35909375
transcript.pyannote[1872].end 13185.63284375
transcript.pyannote[1873].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1873].start 13185.97034375
transcript.pyannote[1873].end 13213.22346875
transcript.pyannote[1874].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1874].start 13214.03346875
transcript.pyannote[1874].end 13254.63471875
transcript.pyannote[1875].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1875].start 13253.31846875
transcript.pyannote[1875].end 13272.79221875
transcript.pyannote[1876].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1876].start 13275.42471875
transcript.pyannote[1876].end 13296.41721875
transcript.pyannote[1877].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1877].start 13296.63659375
transcript.pyannote[1877].end 13297.14284375
transcript.pyannote[1878].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1878].start 13297.14284375
transcript.pyannote[1878].end 13297.17659375
transcript.pyannote[1879].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1879].start 13297.17659375
transcript.pyannote[1879].end 13297.64909375
transcript.pyannote[1880].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1880].start 13297.64909375
transcript.pyannote[1880].end 13299.77534375
transcript.pyannote[1881].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1881].start 13297.66596875
transcript.pyannote[1881].end 13299.55596875
transcript.pyannote[1882].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1882].start 13299.99471875
transcript.pyannote[1882].end 13317.67971875
transcript.pyannote[1883].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1883].start 13301.00721875
transcript.pyannote[1883].end 13301.09159375
transcript.pyannote[1884].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1884].start 13317.67971875
transcript.pyannote[1884].end 13322.26971875
transcript.pyannote[1885].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1885].start 13318.37159375
transcript.pyannote[1885].end 13318.48971875
transcript.pyannote[1886].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1886].start 13322.79284375
transcript.pyannote[1886].end 13327.16346875
transcript.pyannote[1887].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1887].start 13327.26471875
transcript.pyannote[1887].end 13338.63846875
transcript.pyannote[1888].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1888].start 13339.98846875
transcript.pyannote[1888].end 13368.79409375
transcript.pyannote[1889].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1889].start 13367.32596875
transcript.pyannote[1889].end 13378.58159375
transcript.pyannote[1890].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1890].start 13378.98659375
transcript.pyannote[1890].end 13416.90471875
transcript.pyannote[1891].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1891].start 13411.33596875
transcript.pyannote[1891].end 13411.84221875
transcript.pyannote[1892].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1892].start 13411.84221875
transcript.pyannote[1892].end 13412.56784375
transcript.pyannote[1893].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1893].start 13413.37784375
transcript.pyannote[1893].end 13413.41159375
transcript.pyannote[1894].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1894].start 13413.41159375
transcript.pyannote[1894].end 13413.49596875
transcript.pyannote[1895].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[1895].start 13413.49596875
transcript.pyannote[1895].end 13413.51284375
transcript.pyannote[1896].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1896].start 13413.51284375
transcript.pyannote[1896].end 13413.54659375
transcript.pyannote[1897].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1897].start 13417.20846875
transcript.pyannote[1897].end 13429.39221875
transcript.pyannote[1898].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1898].start 13429.91534375
transcript.pyannote[1898].end 13431.29909375
transcript.pyannote[1899].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1899].start 13431.72096875
transcript.pyannote[1899].end 13433.12159375
transcript.pyannote[1900].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1900].start 13433.45909375
transcript.pyannote[1900].end 13439.14596875
transcript.pyannote[1901].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1901].start 13439.90534375
transcript.pyannote[1901].end 13452.20721875
transcript.pyannote[1902].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1902].start 13452.24096875
transcript.pyannote[1902].end 13464.66096875
transcript.pyannote[1903].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1903].start 13464.67784375
transcript.pyannote[1903].end 13502.64659375
transcript.pyannote[1904].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1904].start 13502.19096875
transcript.pyannote[1904].end 13523.26784375
transcript.pyannote[1905].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[1905].start 13503.33846875
transcript.pyannote[1905].end 13503.96284375
transcript.pyannote[1906].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1906].start 13523.77409375
transcript.pyannote[1906].end 13531.99221875
transcript.pyannote[1907].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1907].start 13532.39721875
transcript.pyannote[1907].end 13537.02096875
transcript.pyannote[1908].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1908].start 13537.02096875
transcript.pyannote[1908].end 13537.08846875
transcript.pyannote[1909].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1909].start 13537.08846875
transcript.pyannote[1909].end 13537.12221875
transcript.pyannote[1910].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1910].start 13537.12221875
transcript.pyannote[1910].end 13538.06721875
transcript.pyannote[1911].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1911].start 13537.15596875
transcript.pyannote[1911].end 13537.44284375
transcript.pyannote[1912].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1912].start 13538.03346875
transcript.pyannote[1912].end 13538.64096875
transcript.pyannote[1913].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1913].start 13539.02909375
transcript.pyannote[1913].end 13561.54034375
transcript.pyannote[1914].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1914].start 13562.36721875
transcript.pyannote[1914].end 13567.56471875
transcript.pyannote[1915].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1915].start 13567.96971875
transcript.pyannote[1915].end 13570.85534375
transcript.pyannote[1916].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1916].start 13570.85534375
transcript.pyannote[1916].end 13600.33596875
transcript.pyannote[1917].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1917].start 13600.33596875
transcript.pyannote[1917].end 13600.35284375
transcript.pyannote[1918].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1918].start 13600.35284375
transcript.pyannote[1918].end 13601.01096875
transcript.pyannote[1919].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1919].start 13600.36971875
transcript.pyannote[1919].end 13602.19221875
transcript.pyannote[1920].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1920].start 13602.19221875
transcript.pyannote[1920].end 13603.23846875
transcript.pyannote[1921].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1921].start 13602.20909375
transcript.pyannote[1921].end 13602.58034375
transcript.pyannote[1922].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1922].start 13603.66034375
transcript.pyannote[1922].end 13605.22971875
transcript.pyannote[1923].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1923].start 13608.80721875
transcript.pyannote[1923].end 13611.43971875
transcript.pyannote[1924].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1924].start 13619.53971875
transcript.pyannote[1924].end 13619.55659375
transcript.pyannote[1925].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1925].start 13619.77596875
transcript.pyannote[1925].end 13620.40034375
transcript.pyannote[1926].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1926].start 13620.63659375
transcript.pyannote[1926].end 13622.86409375
transcript.pyannote[1927].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1927].start 13622.86409375
transcript.pyannote[1927].end 13623.75846875
transcript.pyannote[1928].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1928].start 13622.93159375
transcript.pyannote[1928].end 13624.48409375
transcript.pyannote[1929].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1929].start 13625.22659375
transcript.pyannote[1929].end 13626.49221875
transcript.pyannote[1930].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1930].start 13626.49221875
transcript.pyannote[1930].end 13627.92659375
transcript.pyannote[1931].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1931].start 13626.98159375
transcript.pyannote[1931].end 13627.50471875
transcript.pyannote[1932].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1932].start 13628.02784375
transcript.pyannote[1932].end 13630.44096875
transcript.pyannote[1933].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1933].start 13631.14971875
transcript.pyannote[1933].end 13632.33096875
transcript.pyannote[1934].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1934].start 13632.36471875
transcript.pyannote[1934].end 13632.80346875
transcript.pyannote[1935].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[1935].start 13632.63471875
transcript.pyannote[1935].end 13634.13659375
transcript.pyannote[1936].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1936].start 13637.02221875
transcript.pyannote[1936].end 13637.61284375
transcript.pyannote[1937].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1937].start 13639.14846875
transcript.pyannote[1937].end 13639.67159375
transcript.pyannote[1938].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1938].start 13651.93971875
transcript.pyannote[1938].end 13653.96471875
transcript.pyannote[1939].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1939].start 13654.38659375
transcript.pyannote[1939].end 13657.45784375
transcript.pyannote[1940].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1940].start 13657.81221875
transcript.pyannote[1940].end 13664.20784375
transcript.pyannote[1941].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1941].start 13664.88284375
transcript.pyannote[1941].end 13666.99221875
transcript.pyannote[1942].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1942].start 13667.56596875
transcript.pyannote[1942].end 13669.84409375
transcript.pyannote[1943].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1943].start 13669.97909375
transcript.pyannote[1943].end 13670.73846875
transcript.pyannote[1944].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1944].start 13671.32909375
transcript.pyannote[1944].end 13671.71721875
transcript.pyannote[1945].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1945].start 13672.67909375
transcript.pyannote[1945].end 13673.30346875
transcript.pyannote[1946].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1946].start 13673.91096875
transcript.pyannote[1946].end 13675.73346875
transcript.pyannote[1947].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1947].start 13676.83034375
transcript.pyannote[1947].end 13683.31034375
transcript.pyannote[1948].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1948].start 13685.97659375
transcript.pyannote[1948].end 13686.02721875
transcript.pyannote[1949].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1949].start 13686.49971875
transcript.pyannote[1949].end 13687.57971875
transcript.pyannote[1950].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1950].start 13688.49096875
transcript.pyannote[1950].end 13688.92971875
transcript.pyannote[1951].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1951].start 13689.23346875
transcript.pyannote[1951].end 13691.54534375
transcript.pyannote[1952].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1952].start 13691.76471875
transcript.pyannote[1952].end 13702.81784375
transcript.pyannote[1953].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1953].start 13705.11284375
transcript.pyannote[1953].end 13705.65284375
transcript.pyannote[1954].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1954].start 13705.82159375
transcript.pyannote[1954].end 13709.50034375
transcript.pyannote[1955].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1955].start 13713.66846875
transcript.pyannote[1955].end 13715.20409375
transcript.pyannote[1956].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1956].start 13714.96784375
transcript.pyannote[1956].end 13717.36409375
transcript.pyannote[1957].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1957].start 13717.70159375
transcript.pyannote[1957].end 13718.84909375
transcript.pyannote[1958].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1958].start 13721.59971875
transcript.pyannote[1958].end 13722.17346875
transcript.pyannote[1959].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1959].start 13722.64596875
transcript.pyannote[1959].end 13723.35471875
transcript.pyannote[1960].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1960].start 13723.75971875
transcript.pyannote[1960].end 13726.25721875
transcript.pyannote[1961].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1961].start 13726.51034375
transcript.pyannote[1961].end 13730.25659375
transcript.pyannote[1962].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1962].start 13730.76284375
transcript.pyannote[1962].end 13742.94659375
transcript.pyannote[1963].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1963].start 13743.53721875
transcript.pyannote[1963].end 13744.00971875
transcript.pyannote[1964].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1964].start 13744.51596875
transcript.pyannote[1964].end 13747.99221875
transcript.pyannote[1965].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1965].start 13748.48159375
transcript.pyannote[1965].end 13750.38846875
transcript.pyannote[1966].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1966].start 13750.64159375
transcript.pyannote[1966].end 13755.45096875
transcript.pyannote[1967].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1967].start 13755.85596875
transcript.pyannote[1967].end 13759.45034375
transcript.pyannote[1968].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1968].start 13759.65284375
transcript.pyannote[1968].end 13767.07784375
transcript.pyannote[1969].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1969].start 13767.53346875
transcript.pyannote[1969].end 13768.63034375
transcript.pyannote[1970].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1970].start 13768.88346875
transcript.pyannote[1970].end 13775.92034375
transcript.pyannote[1971].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1971].start 13776.30846875
transcript.pyannote[1971].end 13787.22659375
transcript.pyannote[1972].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1972].start 13787.56409375
transcript.pyannote[1972].end 13788.07034375
transcript.pyannote[1973].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1973].start 13788.52596875
transcript.pyannote[1973].end 13815.23909375
transcript.pyannote[1974].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1974].start 13816.09971875
transcript.pyannote[1974].end 13821.80346875
transcript.pyannote[1975].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1975].start 13821.87096875
transcript.pyannote[1975].end 13824.03096875
transcript.pyannote[1976].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1976].start 13824.25034375
transcript.pyannote[1976].end 13826.78159375
transcript.pyannote[1977].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1977].start 13829.63346875
transcript.pyannote[1977].end 13836.94034375
transcript.pyannote[1978].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1978].start 13836.88971875
transcript.pyannote[1978].end 13844.65221875
transcript.pyannote[1979].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1979].start 13836.95721875
transcript.pyannote[1979].end 13837.53096875
transcript.pyannote[1980].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[1980].start 13845.56346875
transcript.pyannote[1980].end 13846.84596875
transcript.pyannote[1981].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1981].start 13845.63096875
transcript.pyannote[1981].end 13845.81659375
transcript.pyannote[1982].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[1982].start 13847.43659375
transcript.pyannote[1982].end 13889.97846875
transcript.pyannote[1983].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1983].start 13889.97846875
transcript.pyannote[1983].end 13897.53846875
transcript.pyannote[1984].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1984].start 13900.62659375
transcript.pyannote[1984].end 13900.96409375
transcript.pyannote[1985].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1985].start 13900.96409375
transcript.pyannote[1985].end 13910.26221875
transcript.pyannote[1986].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1986].start 13910.65034375
transcript.pyannote[1986].end 13926.54659375
transcript.pyannote[1987].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1987].start 13926.79971875
transcript.pyannote[1987].end 13930.83284375
transcript.pyannote[1988].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1988].start 13931.71034375
transcript.pyannote[1988].end 13935.40596875
transcript.pyannote[1989].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1989].start 13936.14846875
transcript.pyannote[1989].end 13936.45221875
transcript.pyannote[1990].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1990].start 13936.75596875
transcript.pyannote[1990].end 13940.67096875
transcript.pyannote[1991].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1991].start 13941.22784375
transcript.pyannote[1991].end 13949.66534375
transcript.pyannote[1992].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1992].start 13949.95221875
transcript.pyannote[1992].end 13951.67346875
transcript.pyannote[1993].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1993].start 13951.92659375
transcript.pyannote[1993].end 13956.16221875
transcript.pyannote[1994].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1994].start 13956.68534375
transcript.pyannote[1994].end 13960.63409375
transcript.pyannote[1995].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1995].start 13961.30909375
transcript.pyannote[1995].end 13962.03471875
transcript.pyannote[1996].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1996].start 13962.20346875
transcript.pyannote[1996].end 13966.35471875
transcript.pyannote[1997].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[1997].start 13966.69221875
transcript.pyannote[1997].end 13968.12659375
transcript.pyannote[1998].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[1998].start 13969.67909375
transcript.pyannote[1998].end 13970.30346875
transcript.pyannote[1999].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[1999].start 13970.37096875
transcript.pyannote[1999].end 13979.71971875
transcript.pyannote[2000].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2000].start 13976.95221875
transcript.pyannote[2000].end 13977.50909375
transcript.pyannote[2001].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2001].start 13979.93909375
transcript.pyannote[2001].end 13981.44096875
transcript.pyannote[2002].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2002].start 13981.99784375
transcript.pyannote[2002].end 13995.09284375
transcript.pyannote[2003].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2003].start 13991.97096875
transcript.pyannote[2003].end 13992.78096875
transcript.pyannote[2004].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2004].start 13994.65409375
transcript.pyannote[2004].end 13997.43846875
transcript.pyannote[2005].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2005].start 13997.50596875
transcript.pyannote[2005].end 14002.85534375
transcript.pyannote[2006].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2006].start 14002.90596875
transcript.pyannote[2006].end 14007.52971875
transcript.pyannote[2007].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2007].start 14007.74909375
transcript.pyannote[2007].end 14011.91721875
transcript.pyannote[2008].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2008].start 14012.52471875
transcript.pyannote[2008].end 14014.73534375
transcript.pyannote[2009].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[2009].start 14016.22034375
transcript.pyannote[2009].end 14016.91221875
transcript.pyannote[2010].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2010].start 14018.29596875
transcript.pyannote[2010].end 14019.49409375
transcript.pyannote[2011].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2011].start 14019.49409375
transcript.pyannote[2011].end 14019.51096875
transcript.pyannote[2012].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2012].start 14021.99159375
transcript.pyannote[2012].end 14031.96471875
transcript.pyannote[2013].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2013].start 14031.96471875
transcript.pyannote[2013].end 14032.03221875
transcript.pyannote[2014].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2014].start 14032.03221875
transcript.pyannote[2014].end 14032.97721875
transcript.pyannote[2015].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2015].start 14032.97721875
transcript.pyannote[2015].end 14033.02784375
transcript.pyannote[2016].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2016].start 14033.02784375
transcript.pyannote[2016].end 14033.41596875
transcript.pyannote[2017].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2017].start 14033.53409375
transcript.pyannote[2017].end 14033.97284375
transcript.pyannote[2018].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2018].start 14033.97284375
transcript.pyannote[2018].end 14034.02346875
transcript.pyannote[2019].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2019].start 14034.02346875
transcript.pyannote[2019].end 14034.78284375
transcript.pyannote[2020].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2020].start 14035.03596875
transcript.pyannote[2020].end 14035.23846875
transcript.pyannote[2021].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2021].start 14037.11159375
transcript.pyannote[2021].end 14038.71471875
transcript.pyannote[2022].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2022].start 14038.91721875
transcript.pyannote[2022].end 14048.73846875
transcript.pyannote[2023].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2023].start 14047.91159375
transcript.pyannote[2023].end 14056.50096875
transcript.pyannote[2024].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2024].start 14048.77221875
transcript.pyannote[2024].end 14051.52284375
transcript.pyannote[2025].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2025].start 14051.59034375
transcript.pyannote[2025].end 14051.60721875
transcript.pyannote[2026].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2026].start 14053.54784375
transcript.pyannote[2026].end 14053.56471875
transcript.pyannote[2027].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2027].start 14053.58159375
transcript.pyannote[2027].end 14054.17221875
transcript.pyannote[2028].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2028].start 14054.69534375
transcript.pyannote[2028].end 14055.45471875
transcript.pyannote[2029].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2029].start 14055.52221875
transcript.pyannote[2029].end 14059.92659375
transcript.pyannote[2030].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2030].start 14057.86784375
transcript.pyannote[2030].end 14062.60971875
transcript.pyannote[2031].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2031].start 14063.23409375
transcript.pyannote[2031].end 14068.78596875
transcript.pyannote[2032].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2032].start 14068.95471875
transcript.pyannote[2032].end 14073.03846875
transcript.pyannote[2033].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2033].start 14073.03846875
transcript.pyannote[2033].end 14073.30846875
transcript.pyannote[2034].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2034].start 14073.52784375
transcript.pyannote[2034].end 14080.49721875
transcript.pyannote[2035].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2035].start 14080.10909375
transcript.pyannote[2035].end 14081.22284375
transcript.pyannote[2036].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2036].start 14081.22284375
transcript.pyannote[2036].end 14089.89659375
transcript.pyannote[2037].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2037].start 14081.42534375
transcript.pyannote[2037].end 14082.03284375
transcript.pyannote[2038].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2038].start 14090.31846875
transcript.pyannote[2038].end 14097.40596875
transcript.pyannote[2039].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2039].start 14095.39784375
transcript.pyannote[2039].end 14095.61721875
transcript.pyannote[2040].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2040].start 14098.21596875
transcript.pyannote[2040].end 14103.04221875
transcript.pyannote[2041].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2041].start 14099.85284375
transcript.pyannote[2041].end 14099.86971875
transcript.pyannote[2042].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2042].start 14099.86971875
transcript.pyannote[2042].end 14100.03846875
transcript.pyannote[2043].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2043].start 14100.03846875
transcript.pyannote[2043].end 14101.05096875
transcript.pyannote[2044].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2044].start 14103.04221875
transcript.pyannote[2044].end 14103.07596875
transcript.pyannote[2045].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2045].start 14103.07596875
transcript.pyannote[2045].end 14103.63284375
transcript.pyannote[2046].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2046].start 14103.63284375
transcript.pyannote[2046].end 14113.08284375
transcript.pyannote[2047].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2047].start 14107.88534375
transcript.pyannote[2047].end 14109.10034375
transcript.pyannote[2048].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2048].start 14109.10034375
transcript.pyannote[2048].end 14109.11721875
transcript.pyannote[2049].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2049].start 14113.30221875
transcript.pyannote[2049].end 14116.35659375
transcript.pyannote[2050].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2050].start 14114.44971875
transcript.pyannote[2050].end 14114.70284375
transcript.pyannote[2051].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2051].start 14116.35659375
transcript.pyannote[2051].end 14121.57096875
transcript.pyannote[2052].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2052].start 14121.08159375
transcript.pyannote[2052].end 14124.47346875
transcript.pyannote[2053].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2053].start 14121.57096875
transcript.pyannote[2053].end 14121.58784375
transcript.pyannote[2054].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2054].start 14122.51596875
transcript.pyannote[2054].end 14123.64659375
transcript.pyannote[2055].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2055].start 14125.09784375
transcript.pyannote[2055].end 14151.89534375
transcript.pyannote[2056].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2056].start 14131.10534375
transcript.pyannote[2056].end 14131.29096875
transcript.pyannote[2057].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2057].start 14131.62846875
transcript.pyannote[2057].end 14131.74659375
transcript.pyannote[2058].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2058].start 14131.74659375
transcript.pyannote[2058].end 14132.01659375
transcript.pyannote[2059].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2059].start 14135.34096875
transcript.pyannote[2059].end 14136.84284375
transcript.pyannote[2060].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2060].start 14138.51346875
transcript.pyannote[2060].end 14139.03659375
transcript.pyannote[2061].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2061].start 14149.43159375
transcript.pyannote[2061].end 14157.17721875
transcript.pyannote[2062].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2062].start 14158.02096875
transcript.pyannote[2062].end 14160.72096875
transcript.pyannote[2063].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2063].start 14160.72096875
transcript.pyannote[2063].end 14160.73784375
transcript.pyannote[2064].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2064].start 14160.83909375
transcript.pyannote[2064].end 14167.43721875
transcript.pyannote[2065].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2065].start 14165.53034375
transcript.pyannote[2065].end 14167.45409375
transcript.pyannote[2066].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2066].start 14167.45409375
transcript.pyannote[2066].end 14168.07846875
transcript.pyannote[2067].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2067].start 14168.07846875
transcript.pyannote[2067].end 14168.51721875
transcript.pyannote[2068].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2068].start 14168.51721875
transcript.pyannote[2068].end 14168.97284375
transcript.pyannote[2069].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2069].start 14168.97284375
transcript.pyannote[2069].end 14179.36784375
transcript.pyannote[2070].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2070].start 14179.51971875
transcript.pyannote[2070].end 14181.81471875
transcript.pyannote[2071].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2071].start 14182.18596875
transcript.pyannote[2071].end 14187.72096875
transcript.pyannote[2072].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2072].start 14187.97409375
transcript.pyannote[2072].end 14190.42096875
transcript.pyannote[2073].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2073].start 14190.65721875
transcript.pyannote[2073].end 14192.31096875
transcript.pyannote[2074].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2074].start 14192.69909375
transcript.pyannote[2074].end 14194.48784375
transcript.pyannote[2075].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2075].start 14197.39034375
transcript.pyannote[2075].end 14214.63659375
transcript.pyannote[2076].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2076].start 14211.14346875
transcript.pyannote[2076].end 14211.41346875
transcript.pyannote[2077].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2077].start 14213.47221875
transcript.pyannote[2077].end 14216.37471875
transcript.pyannote[2078].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2078].start 14218.77096875
transcript.pyannote[2078].end 14264.55284375
transcript.pyannote[2079].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2079].start 14226.44909375
transcript.pyannote[2079].end 14226.55034375
transcript.pyannote[2080].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[2080].start 14226.55034375
transcript.pyannote[2080].end 14226.56721875
transcript.pyannote[2081].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2081].start 14226.56721875
transcript.pyannote[2081].end 14226.80346875
transcript.pyannote[2082].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2082].start 14264.55284375
transcript.pyannote[2082].end 14310.92534375
transcript.pyannote[2083].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2083].start 14311.92096875
transcript.pyannote[2083].end 14313.57471875
transcript.pyannote[2084].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2084].start 14316.37596875
transcript.pyannote[2084].end 14318.23221875
transcript.pyannote[2085].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2085].start 14318.38409375
transcript.pyannote[2085].end 14319.34596875
transcript.pyannote[2086].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2086].start 14330.36534375
transcript.pyannote[2086].end 14332.59284375
transcript.pyannote[2087].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2087].start 14333.11596875
transcript.pyannote[2087].end 14335.32659375
transcript.pyannote[2088].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2088].start 14335.66409375
transcript.pyannote[2088].end 14336.87909375
transcript.pyannote[2089].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2089].start 14341.26659375
transcript.pyannote[2089].end 14342.58284375
transcript.pyannote[2090].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2090].start 14343.03846875
transcript.pyannote[2090].end 14344.28721875
transcript.pyannote[2091].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2091].start 14345.28284375
transcript.pyannote[2091].end 14358.63096875
transcript.pyannote[2092].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2092].start 14359.08659375
transcript.pyannote[2092].end 14367.64221875
transcript.pyannote[2093].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2093].start 14370.56159375
transcript.pyannote[2093].end 14380.88909375
transcript.pyannote[2094].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2094].start 14379.04971875
transcript.pyannote[2094].end 14380.31534375
transcript.pyannote[2095].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2095].start 14381.32784375
transcript.pyannote[2095].end 14382.72846875
transcript.pyannote[2096].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2096].start 14383.87596875
transcript.pyannote[2096].end 14385.22596875
transcript.pyannote[2097].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2097].start 14385.24284375
transcript.pyannote[2097].end 14398.50659375
transcript.pyannote[2098].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2098].start 14396.75159375
transcript.pyannote[2098].end 14396.85284375
transcript.pyannote[2099].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2099].start 14396.85284375
transcript.pyannote[2099].end 14396.90346875
transcript.pyannote[2100].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2100].start 14396.90346875
transcript.pyannote[2100].end 14396.93721875
transcript.pyannote[2101].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2101].start 14396.93721875
transcript.pyannote[2101].end 14397.61221875
transcript.pyannote[2102].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2102].start 14398.13534375
transcript.pyannote[2102].end 14400.12659375
transcript.pyannote[2103].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2103].start 14400.68346875
transcript.pyannote[2103].end 14401.83096875
transcript.pyannote[2104].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2104].start 14402.35409375
transcript.pyannote[2104].end 14406.13409375
transcript.pyannote[2105].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2105].start 14406.80909375
transcript.pyannote[2105].end 14409.61034375
transcript.pyannote[2106].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2106].start 14409.74534375
transcript.pyannote[2106].end 14416.17471875
transcript.pyannote[2107].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2107].start 14416.37721875
transcript.pyannote[2107].end 14428.61159375
transcript.pyannote[2108].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2108].start 14429.84346875
transcript.pyannote[2108].end 14431.09221875
transcript.pyannote[2109].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2109].start 14431.09221875
transcript.pyannote[2109].end 14442.70221875
transcript.pyannote[2110].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2110].start 14431.26096875
transcript.pyannote[2110].end 14431.96971875
transcript.pyannote[2111].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[2111].start 14431.96971875
transcript.pyannote[2111].end 14432.02034375
transcript.pyannote[2112].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2112].start 14441.04846875
transcript.pyannote[2112].end 14462.26034375
transcript.pyannote[2113].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2113].start 14446.48221875
transcript.pyannote[2113].end 14446.78596875
transcript.pyannote[2114].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2114].start 14448.30471875
transcript.pyannote[2114].end 14448.40596875
transcript.pyannote[2115].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[2115].start 14448.40596875
transcript.pyannote[2115].end 14448.50721875
transcript.pyannote[2116].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2116].start 14448.50721875
transcript.pyannote[2116].end 14448.67596875
transcript.pyannote[2117].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2117].start 14448.67596875
transcript.pyannote[2117].end 14448.91221875
transcript.pyannote[2118].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2118].start 14449.21596875
transcript.pyannote[2118].end 14449.87409375
transcript.pyannote[2119].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[2119].start 14449.87409375
transcript.pyannote[2119].end 14450.02596875
transcript.pyannote[2120].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2120].start 14450.02596875
transcript.pyannote[2120].end 14450.65034375
transcript.pyannote[2121].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2121].start 14450.65034375
transcript.pyannote[2121].end 14451.49409375
transcript.pyannote[2122].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2122].start 14453.65409375
transcript.pyannote[2122].end 14455.35846875
transcript.pyannote[2123].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2123].start 14455.35846875
transcript.pyannote[2123].end 14455.37534375
transcript.pyannote[2124].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2124].start 14457.38346875
transcript.pyannote[2124].end 14459.17221875
transcript.pyannote[2125].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2125].start 14459.17221875
transcript.pyannote[2125].end 14459.22284375
transcript.pyannote[2126].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2126].start 14459.22284375
transcript.pyannote[2126].end 14459.30721875
transcript.pyannote[2127].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2127].start 14461.14659375
transcript.pyannote[2127].end 14461.16346875
transcript.pyannote[2128].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2128].start 14461.16346875
transcript.pyannote[2128].end 14461.19721875
transcript.pyannote[2129].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2129].start 14461.19721875
transcript.pyannote[2129].end 14462.74971875
transcript.pyannote[2130].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2130].start 14462.51346875
transcript.pyannote[2130].end 14463.76221875
transcript.pyannote[2131].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2131].start 14465.58471875
transcript.pyannote[2131].end 14470.22534375
transcript.pyannote[2132].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2132].start 14471.05221875
transcript.pyannote[2132].end 14475.91221875
transcript.pyannote[2133].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2133].start 14476.58721875
transcript.pyannote[2133].end 14477.16096875
transcript.pyannote[2134].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2134].start 14478.15659375
transcript.pyannote[2134].end 14480.97471875
transcript.pyannote[2135].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2135].start 14484.29909375
transcript.pyannote[2135].end 14489.58096875
transcript.pyannote[2136].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2136].start 14489.17596875
transcript.pyannote[2136].end 14497.42784375
transcript.pyannote[2137].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2137].start 14490.18846875
transcript.pyannote[2137].end 14490.44159375
transcript.pyannote[2138].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2138].start 14492.93909375
transcript.pyannote[2138].end 14493.83346875
transcript.pyannote[2139].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[2139].start 14493.83346875
transcript.pyannote[2139].end 14493.86721875
transcript.pyannote[2140].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2140].start 14494.42409375
transcript.pyannote[2140].end 14494.49159375
transcript.pyannote[2141].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[2141].start 14494.49159375
transcript.pyannote[2141].end 14494.87971875
transcript.pyannote[2142].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[2142].start 14497.36034375
transcript.pyannote[2142].end 14497.86659375
transcript.pyannote[2143].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2143].start 14497.86659375
transcript.pyannote[2143].end 14501.10659375
transcript.pyannote[2144].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2144].start 14501.93346875
transcript.pyannote[2144].end 14502.60846875
transcript.pyannote[2145].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2145].start 14502.60846875
transcript.pyannote[2145].end 14502.92909375
transcript.pyannote[2146].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2146].start 14503.26659375
transcript.pyannote[2146].end 14521.12034375
transcript.pyannote[2147].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2147].start 14521.67721875
transcript.pyannote[2147].end 14524.71471875
transcript.pyannote[2148].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2148].start 14525.69346875
transcript.pyannote[2148].end 14526.60471875
transcript.pyannote[2149].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2149].start 14527.02659375
transcript.pyannote[2149].end 14527.63409375
transcript.pyannote[2150].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2150].start 14527.75221875
transcript.pyannote[2150].end 14532.07221875
transcript.pyannote[2151].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2151].start 14531.63346875
transcript.pyannote[2151].end 14532.64596875
transcript.pyannote[2152].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2152].start 14532.76409375
transcript.pyannote[2152].end 14534.87346875
transcript.pyannote[2153].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2153].start 14533.89471875
transcript.pyannote[2153].end 14544.05346875
transcript.pyannote[2154].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2154].start 14544.45846875
transcript.pyannote[2154].end 14558.32971875
transcript.pyannote[2155].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2155].start 14562.53159375
transcript.pyannote[2155].end 14564.89409375
transcript.pyannote[2156].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2156].start 14564.89409375
transcript.pyannote[2156].end 14564.92784375
transcript.pyannote[2157].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2157].start 14564.96159375
transcript.pyannote[2157].end 14582.49471875
transcript.pyannote[2158].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2158].start 14581.88721875
transcript.pyannote[2158].end 14583.16971875
transcript.pyannote[2159].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2159].start 14584.03034375
transcript.pyannote[2159].end 14593.41284375
transcript.pyannote[2160].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2160].start 14588.53596875
transcript.pyannote[2160].end 14589.14346875
transcript.pyannote[2161].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2161].start 14593.86846875
transcript.pyannote[2161].end 14599.97721875
transcript.pyannote[2162].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2162].start 14599.74096875
transcript.pyannote[2162].end 14600.50034375
transcript.pyannote[2163].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2163].start 14600.50034375
transcript.pyannote[2163].end 14601.52971875
transcript.pyannote[2164].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2164].start 14601.34409375
transcript.pyannote[2164].end 14602.96409375
transcript.pyannote[2165].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2165].start 14603.52096875
transcript.pyannote[2165].end 14604.09471875
transcript.pyannote[2166].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2166].start 14606.59221875
transcript.pyannote[2166].end 14607.94221875
transcript.pyannote[2167].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2167].start 14609.03909375
transcript.pyannote[2167].end 14610.87846875
transcript.pyannote[2168].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2168].start 14610.96284375
transcript.pyannote[2168].end 14612.44784375
transcript.pyannote[2169].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2169].start 14612.98784375
transcript.pyannote[2169].end 14613.54471875
transcript.pyannote[2170].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2170].start 14614.10159375
transcript.pyannote[2170].end 14616.00846875
transcript.pyannote[2171].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2171].start 14616.19409375
transcript.pyannote[2171].end 14618.03346875
transcript.pyannote[2172].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2172].start 14618.47221875
transcript.pyannote[2172].end 14619.78846875
transcript.pyannote[2173].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2173].start 14620.49721875
transcript.pyannote[2173].end 14620.86846875
transcript.pyannote[2174].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2174].start 14629.12034375
transcript.pyannote[2174].end 14639.44784375
transcript.pyannote[2175].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2175].start 14639.44784375
transcript.pyannote[2175].end 14660.79471875
transcript.pyannote[2176].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2176].start 14662.02659375
transcript.pyannote[2176].end 14664.08534375
transcript.pyannote[2177].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2177].start 14664.49034375
transcript.pyannote[2177].end 14666.48159375
transcript.pyannote[2178].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2178].start 14666.65034375
transcript.pyannote[2178].end 14667.29159375
transcript.pyannote[2179].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2179].start 14667.37596875
transcript.pyannote[2179].end 14671.37534375
transcript.pyannote[2180].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2180].start 14671.59471875
transcript.pyannote[2180].end 14673.63659375
transcript.pyannote[2181].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2181].start 14674.48034375
transcript.pyannote[2181].end 14677.19721875
transcript.pyannote[2182].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2182].start 14678.17596875
transcript.pyannote[2182].end 14687.72721875
transcript.pyannote[2183].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2183].start 14687.82846875
transcript.pyannote[2183].end 14692.40159375
transcript.pyannote[2184].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2184].start 14693.86971875
transcript.pyannote[2184].end 14711.06534375
transcript.pyannote[2185].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2185].start 14710.67721875
transcript.pyannote[2185].end 14712.34784375
transcript.pyannote[2186].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2186].start 14712.34784375
transcript.pyannote[2186].end 14735.70284375
transcript.pyannote[2187].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2187].start 14736.22596875
transcript.pyannote[2187].end 14742.01409375
transcript.pyannote[2188].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2188].start 14742.84096875
transcript.pyannote[2188].end 14753.59034375
transcript.pyannote[2189].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2189].start 14753.60721875
transcript.pyannote[2189].end 14761.09971875
transcript.pyannote[2190].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2190].start 14762.16284375
transcript.pyannote[2190].end 14770.24596875
transcript.pyannote[2191].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2191].start 14771.32596875
transcript.pyannote[2191].end 14774.88659375
transcript.pyannote[2192].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2192].start 14776.25346875
transcript.pyannote[2192].end 14777.72159375
transcript.pyannote[2193].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2193].start 14777.80596875
transcript.pyannote[2193].end 14780.69159375
transcript.pyannote[2194].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2194].start 14781.09659375
transcript.pyannote[2194].end 14786.17596875
transcript.pyannote[2195].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2195].start 14786.56409375
transcript.pyannote[2195].end 14793.95534375
transcript.pyannote[2196].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2196].start 14794.66409375
transcript.pyannote[2196].end 14804.35034375
transcript.pyannote[2197].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2197].start 14805.04221875
transcript.pyannote[2197].end 14807.01659375
transcript.pyannote[2198].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2198].start 14807.33721875
transcript.pyannote[2198].end 14822.55846875
transcript.pyannote[2199].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[2199].start 14822.96346875
transcript.pyannote[2199].end 14826.15284375
transcript.pyannote[2200].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2200].start 14827.94159375
transcript.pyannote[2200].end 14829.47721875
transcript.pyannote[2201].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2201].start 14832.83534375
transcript.pyannote[2201].end 14835.36659375
transcript.pyannote[2202].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2202].start 14850.85784375
transcript.pyannote[2202].end 14854.06409375
transcript.pyannote[2203].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2203].start 14854.21596875
transcript.pyannote[2203].end 14855.34659375
transcript.pyannote[2204].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2204].start 14855.48159375
transcript.pyannote[2204].end 14857.64159375
transcript.pyannote[2205].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2205].start 14858.70471875
transcript.pyannote[2205].end 14861.64096875
transcript.pyannote[2206].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2206].start 14862.55221875
transcript.pyannote[2206].end 14863.81784375
transcript.pyannote[2207].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2207].start 14863.19346875
transcript.pyannote[2207].end 14867.93534375
transcript.pyannote[2208].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2208].start 14868.77909375
transcript.pyannote[2208].end 14870.28096875
transcript.pyannote[2209].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2209].start 14870.58471875
transcript.pyannote[2209].end 14872.57596875
transcript.pyannote[2210].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2210].start 14873.33534375
transcript.pyannote[2210].end 14874.14534375
transcript.pyannote[2211].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2211].start 14874.82034375
transcript.pyannote[2211].end 14881.63784375
transcript.pyannote[2212].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2212].start 14881.63784375
transcript.pyannote[2212].end 14882.14409375
transcript.pyannote[2213].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2213].start 14882.22846875
transcript.pyannote[2213].end 14886.66659375
transcript.pyannote[2214].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2214].start 14886.98721875
transcript.pyannote[2214].end 14889.48471875
transcript.pyannote[2215].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2215].start 14890.04159375
transcript.pyannote[2215].end 14896.75784375
transcript.pyannote[2216].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2216].start 14897.66909375
transcript.pyannote[2216].end 14899.01909375
transcript.pyannote[2217].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2217].start 14899.74471875
transcript.pyannote[2217].end 14900.97659375
transcript.pyannote[2218].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2218].start 14901.26346875
transcript.pyannote[2218].end 14902.69784375
transcript.pyannote[2219].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2219].start 14903.76096875
transcript.pyannote[2219].end 14904.55409375
transcript.pyannote[2220].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2220].start 14905.04346875
transcript.pyannote[2220].end 14915.84346875
transcript.pyannote[2221].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2221].start 14905.17846875
transcript.pyannote[2221].end 14905.60034375
transcript.pyannote[2222].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2222].start 14905.60034375
transcript.pyannote[2222].end 14905.63409375
transcript.pyannote[2223].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2223].start 14905.63409375
transcript.pyannote[2223].end 14905.73534375
transcript.pyannote[2224].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2224].start 14909.59971875
transcript.pyannote[2224].end 14909.75159375
transcript.pyannote[2225].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2225].start 14909.75159375
transcript.pyannote[2225].end 14909.88659375
transcript.pyannote[2226].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2226].start 14909.88659375
transcript.pyannote[2226].end 14909.97096875
transcript.pyannote[2227].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2227].start 14909.97096875
transcript.pyannote[2227].end 14910.03846875
transcript.pyannote[2228].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2228].start 14910.03846875
transcript.pyannote[2228].end 14910.42659375
transcript.pyannote[2229].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2229].start 14910.73034375
transcript.pyannote[2229].end 14910.76409375
transcript.pyannote[2230].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2230].start 14911.03409375
transcript.pyannote[2230].end 14911.18596875
transcript.pyannote[2231].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2231].start 14911.18596875
transcript.pyannote[2231].end 14911.25346875
transcript.pyannote[2232].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2232].start 14911.25346875
transcript.pyannote[2232].end 14912.36721875
transcript.pyannote[2233].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2233].start 14912.36721875
transcript.pyannote[2233].end 14912.48534375
transcript.pyannote[2234].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2234].start 14912.48534375
transcript.pyannote[2234].end 14912.55284375
transcript.pyannote[2235].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2235].start 14912.55284375
transcript.pyannote[2235].end 14912.97471875
transcript.pyannote[2236].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2236].start 14912.97471875
transcript.pyannote[2236].end 14913.02534375
transcript.pyannote[2237].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2237].start 14913.02534375
transcript.pyannote[2237].end 14913.46409375
transcript.pyannote[2238].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2238].start 14913.46409375
transcript.pyannote[2238].end 14913.56534375
transcript.pyannote[2239].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2239].start 14913.56534375
transcript.pyannote[2239].end 14913.59909375
transcript.pyannote[2240].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2240].start 14914.94909375
transcript.pyannote[2240].end 14915.01659375
transcript.pyannote[2241].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2241].start 14915.01659375
transcript.pyannote[2241].end 14915.67471875
transcript.pyannote[2242].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2242].start 14915.67471875
transcript.pyannote[2242].end 14915.74221875
transcript.pyannote[2243].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2243].start 14916.80534375
transcript.pyannote[2243].end 14918.42534375
transcript.pyannote[2244].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2244].start 14919.31971875
transcript.pyannote[2244].end 14920.12971875
transcript.pyannote[2245].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2245].start 14920.43346875
transcript.pyannote[2245].end 14920.70346875
transcript.pyannote[2246].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2246].start 14921.34471875
transcript.pyannote[2246].end 14922.72846875
transcript.pyannote[2247].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2247].start 14923.45409375
transcript.pyannote[2247].end 14924.46659375
transcript.pyannote[2248].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2248].start 14925.09096875
transcript.pyannote[2248].end 14926.66034375
transcript.pyannote[2249].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2249].start 14928.65159375
transcript.pyannote[2249].end 14930.13659375
transcript.pyannote[2250].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2250].start 14931.65534375
transcript.pyannote[2250].end 14934.65909375
transcript.pyannote[2251].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2251].start 14935.45221875
transcript.pyannote[2251].end 14936.93721875
transcript.pyannote[2252].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2252].start 14937.34221875
transcript.pyannote[2252].end 14943.41721875
transcript.pyannote[2253].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2253].start 14943.78846875
transcript.pyannote[2253].end 14944.64909375
transcript.pyannote[2254].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2254].start 14944.71659375
transcript.pyannote[2254].end 14963.73471875
transcript.pyannote[2255].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[2255].start 14950.30221875
transcript.pyannote[2255].end 14950.97721875
transcript.pyannote[2256].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2256].start 14950.97721875
transcript.pyannote[2256].end 14950.99409375
transcript.pyannote[2257].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2257].start 14952.96846875
transcript.pyannote[2257].end 14953.00221875
transcript.pyannote[2258].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2258].start 14953.00221875
transcript.pyannote[2258].end 14953.03596875
transcript.pyannote[2259].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2259].start 14953.03596875
transcript.pyannote[2259].end 14953.08659375
transcript.pyannote[2260].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2260].start 14964.47721875
transcript.pyannote[2260].end 14966.04659375
transcript.pyannote[2261].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2261].start 14966.46846875
transcript.pyannote[2261].end 14970.19784375
transcript.pyannote[2262].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2262].start 14971.26096875
transcript.pyannote[2262].end 14974.83846875
transcript.pyannote[2263].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2263].start 14971.81784375
transcript.pyannote[2263].end 14972.67846875
transcript.pyannote[2264].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2264].start 14975.73284375
transcript.pyannote[2264].end 14977.36971875
transcript.pyannote[2265].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2265].start 14977.62284375
transcript.pyannote[2265].end 14979.04034375
transcript.pyannote[2266].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2266].start 14979.41159375
transcript.pyannote[2266].end 14982.48284375
transcript.pyannote[2267].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2267].start 14982.80346875
transcript.pyannote[2267].end 14989.13159375
transcript.pyannote[2268].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2268].start 14989.63784375
transcript.pyannote[2268].end 14993.45159375
transcript.pyannote[2269].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2269].start 14994.10971875
transcript.pyannote[2269].end 14995.13909375
transcript.pyannote[2270].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2270].start 14996.11784375
transcript.pyannote[2270].end 14999.62784375
transcript.pyannote[2271].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2271].start 15000.37034375
transcript.pyannote[2271].end 15001.53471875
transcript.pyannote[2272].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2272].start 15002.63159375
transcript.pyannote[2272].end 15003.67784375
transcript.pyannote[2273].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[2273].start 15005.53409375
transcript.pyannote[2273].end 15026.07096875
transcript.pyannote[2274].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2274].start 15027.40409375
transcript.pyannote[2274].end 15028.63596875
transcript.pyannote[2275].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2275].start 15029.31096875
transcript.pyannote[2275].end 15033.90096875
transcript.pyannote[2276].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2276].start 15034.25534375
transcript.pyannote[2276].end 15036.22971875
transcript.pyannote[2277].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2277].start 15037.88346875
transcript.pyannote[2277].end 15038.37284375
transcript.pyannote[2278].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2278].start 15038.37284375
transcript.pyannote[2278].end 15039.58784375
transcript.pyannote[2279].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2279].start 15039.48659375
transcript.pyannote[2279].end 15040.97159375
transcript.pyannote[2280].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2280].start 15039.72284375
transcript.pyannote[2280].end 15040.58346875
transcript.pyannote[2281].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2281].start 15040.97159375
transcript.pyannote[2281].end 15042.01784375
transcript.pyannote[2282].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2282].start 15042.45659375
transcript.pyannote[2282].end 15045.34221875
transcript.pyannote[2283].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2283].start 15046.08471875
transcript.pyannote[2283].end 15065.03534375
transcript.pyannote[2284].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2284].start 15052.17659375
transcript.pyannote[2284].end 15052.83471875
transcript.pyannote[2285].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[2285].start 15052.83471875
transcript.pyannote[2285].end 15052.88534375
transcript.pyannote[2286].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2286].start 15052.88534375
transcript.pyannote[2286].end 15052.90221875
transcript.pyannote[2287].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2287].start 15055.34909375
transcript.pyannote[2287].end 15055.80471875
transcript.pyannote[2288].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2288].start 15057.57659375
transcript.pyannote[2288].end 15058.63971875
transcript.pyannote[2289].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2289].start 15065.71034375
transcript.pyannote[2289].end 15081.18471875
transcript.pyannote[2290].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2290].start 15081.82596875
transcript.pyannote[2290].end 15083.36159375
transcript.pyannote[2291].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2291].start 15084.08721875
transcript.pyannote[2291].end 15102.31221875
transcript.pyannote[2292].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2292].start 15096.96284375
transcript.pyannote[2292].end 15098.34659375
transcript.pyannote[2293].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2293].start 15102.36284375
transcript.pyannote[2293].end 15102.37971875
transcript.pyannote[2294].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2294].start 15102.37971875
transcript.pyannote[2294].end 15103.10534375
transcript.pyannote[2295].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2295].start 15103.10534375
transcript.pyannote[2295].end 15104.43846875
transcript.pyannote[2296].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2296].start 15104.96159375
transcript.pyannote[2296].end 15105.97409375
transcript.pyannote[2297].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2297].start 15106.63221875
transcript.pyannote[2297].end 15108.53909375
transcript.pyannote[2298].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2298].start 15109.38284375
transcript.pyannote[2298].end 15117.73596875
transcript.pyannote[2299].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2299].start 15118.24221875
transcript.pyannote[2299].end 15119.25471875
transcript.pyannote[2300].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2300].start 15119.54159375
transcript.pyannote[2300].end 15120.63846875
transcript.pyannote[2301].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2301].start 15121.06034375
transcript.pyannote[2301].end 15124.13159375
transcript.pyannote[2302].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2302].start 15124.70534375
transcript.pyannote[2302].end 15127.11846875
transcript.pyannote[2303].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2303].start 15127.62471875
transcript.pyannote[2303].end 15128.77221875
transcript.pyannote[2304].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2304].start 15129.85221875
transcript.pyannote[2304].end 15132.92346875
transcript.pyannote[2305].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[2305].start 15132.92346875
transcript.pyannote[2305].end 15136.50096875
transcript.pyannote[2306].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2306].start 15133.42971875
transcript.pyannote[2306].end 15133.61534375
transcript.pyannote[2307].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2307].start 15136.50096875
transcript.pyannote[2307].end 15136.92284375
transcript.pyannote[2308].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[2308].start 15136.53471875
transcript.pyannote[2308].end 15136.58534375
transcript.pyannote[2309].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[2309].start 15136.60221875
transcript.pyannote[2309].end 15141.64784375
transcript.pyannote[2310].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2310].start 15141.86721875
transcript.pyannote[2310].end 15147.19971875
transcript.pyannote[2311].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2311].start 15147.55409375
transcript.pyannote[2311].end 15174.45284375
transcript.pyannote[2312].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2312].start 15174.79034375
transcript.pyannote[2312].end 15176.10659375
transcript.pyannote[2313].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[2313].start 15177.13596875
transcript.pyannote[2313].end 15177.76034375
transcript.pyannote[2314].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[2314].start 15177.76034375
transcript.pyannote[2314].end 15177.77721875
transcript.pyannote[2315].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2315].start 15178.90784375
transcript.pyannote[2315].end 15180.56159375
transcript.pyannote[2316].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2316].start 15182.83971875
transcript.pyannote[2316].end 15185.15159375
transcript.pyannote[2317].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2317].start 15191.49659375
transcript.pyannote[2317].end 15195.71534375
transcript.pyannote[2318].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[2318].start 15200.15346875
transcript.pyannote[2318].end 15200.87909375
transcript.pyannote[2319].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2319].start 15200.96346875
transcript.pyannote[2319].end 15216.75846875
transcript.pyannote[2320].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2320].start 15214.14284375
transcript.pyannote[2320].end 15214.44659375
transcript.pyannote[2321].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2321].start 15217.73721875
transcript.pyannote[2321].end 15230.02221875
transcript.pyannote[2322].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2322].start 15229.97159375
transcript.pyannote[2322].end 15248.02784375
transcript.pyannote[2323].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2323].start 15248.02784375
transcript.pyannote[2323].end 15248.92221875
transcript.pyannote[2324].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2324].start 15248.92221875
transcript.pyannote[2324].end 15274.74096875
transcript.pyannote[2325].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2325].start 15275.38221875
transcript.pyannote[2325].end 15277.86284375
transcript.pyannote[2326].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2326].start 15278.45346875
transcript.pyannote[2326].end 15281.35596875
transcript.pyannote[2327].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2327].start 15286.08096875
transcript.pyannote[2327].end 15289.15221875
transcript.pyannote[2328].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2328].start 15288.81471875
transcript.pyannote[2328].end 15292.15596875
transcript.pyannote[2329].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2329].start 15291.83534375
transcript.pyannote[2329].end 15292.10534375
transcript.pyannote[2330].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2330].start 15292.15596875
transcript.pyannote[2330].end 15292.86471875
transcript.pyannote[2331].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2331].start 15293.32034375
transcript.pyannote[2331].end 15295.24409375
transcript.pyannote[2332].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2332].start 15295.26096875
transcript.pyannote[2332].end 15306.90471875
transcript.pyannote[2333].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2333].start 15298.88909375
transcript.pyannote[2333].end 15299.02409375
transcript.pyannote[2334].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2334].start 15309.16596875
transcript.pyannote[2334].end 15312.91221875
transcript.pyannote[2335].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2335].start 15313.58721875
transcript.pyannote[2335].end 15323.25659375
transcript.pyannote[2336].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2336].start 15323.08784375
transcript.pyannote[2336].end 15329.07846875
transcript.pyannote[2337].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2337].start 15327.61034375
transcript.pyannote[2337].end 15328.15034375
transcript.pyannote[2338].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2338].start 15329.24721875
transcript.pyannote[2338].end 15329.95596875
transcript.pyannote[2339].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2339].start 15330.09096875
transcript.pyannote[2339].end 15334.81596875
transcript.pyannote[2340].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2340].start 15334.57971875
transcript.pyannote[2340].end 15337.56659375
transcript.pyannote[2341].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2341].start 15337.93784375
transcript.pyannote[2341].end 15351.20159375
transcript.pyannote[2342].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2342].start 15351.74159375
transcript.pyannote[2342].end 15357.15846875
transcript.pyannote[2343].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2343].start 15357.25971875
transcript.pyannote[2343].end 15362.91284375
transcript.pyannote[2344].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2344].start 15363.92534375
transcript.pyannote[2344].end 15366.50721875
transcript.pyannote[2345].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2345].start 15366.50721875
transcript.pyannote[2345].end 15371.19846875
transcript.pyannote[2346].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2346].start 15371.43471875
transcript.pyannote[2346].end 15372.97034375
transcript.pyannote[2347].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2347].start 15372.97034375
transcript.pyannote[2347].end 15376.24409375
transcript.pyannote[2348].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2348].start 15376.32846875
transcript.pyannote[2348].end 15379.51784375
transcript.pyannote[2349].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2349].start 15379.60221875
transcript.pyannote[2349].end 15385.27221875
transcript.pyannote[2350].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2350].start 15385.37346875
transcript.pyannote[2350].end 15385.40721875
transcript.pyannote[2351].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2351].start 15385.50846875
transcript.pyannote[2351].end 15403.54784375
transcript.pyannote[2352].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2352].start 15403.76721875
transcript.pyannote[2352].end 15410.58471875
transcript.pyannote[2353].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2353].start 15411.64784375
transcript.pyannote[2353].end 15412.96409375
transcript.pyannote[2354].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2354].start 15414.19596875
transcript.pyannote[2354].end 15414.85409375
transcript.pyannote[2355].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2355].start 15415.12409375
transcript.pyannote[2355].end 15416.69346875
transcript.pyannote[2356].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2356].start 15416.69346875
transcript.pyannote[2356].end 15418.04346875
transcript.pyannote[2357].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2357].start 15424.42221875
transcript.pyannote[2357].end 15424.54034375
transcript.pyannote[2358].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2358].start 15424.54034375
transcript.pyannote[2358].end 15424.89471875
transcript.pyannote[2359].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2359].start 15424.89471875
transcript.pyannote[2359].end 15430.12596875
transcript.pyannote[2360].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2360].start 15431.54346875
transcript.pyannote[2360].end 15435.91409375
transcript.pyannote[2361].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2361].start 15435.84659375
transcript.pyannote[2361].end 15459.06659375
transcript.pyannote[2362].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2362].start 15459.43784375
transcript.pyannote[2362].end 15460.21409375
transcript.pyannote[2363].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2363].start 15460.48409375
transcript.pyannote[2363].end 15481.52721875
transcript.pyannote[2364].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2364].start 15481.76346875
transcript.pyannote[2364].end 15488.91846875
transcript.pyannote[2365].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2365].start 15489.69471875
transcript.pyannote[2365].end 15491.66909375
transcript.pyannote[2366].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2366].start 15491.88846875
transcript.pyannote[2366].end 15502.60409375
transcript.pyannote[2367].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2367].start 15505.86096875
transcript.pyannote[2367].end 15510.36659375
transcript.pyannote[2368].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2368].start 15510.58596875
transcript.pyannote[2368].end 15512.08784375
transcript.pyannote[2369].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2369].start 15511.59846875
transcript.pyannote[2369].end 15538.58159375
transcript.pyannote[2370].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2370].start 15514.38284375
transcript.pyannote[2370].end 15514.45034375
transcript.pyannote[2371].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2371].start 15515.05784375
transcript.pyannote[2371].end 15515.34471875
transcript.pyannote[2372].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2372].start 15538.95284375
transcript.pyannote[2372].end 15575.50409375
transcript.pyannote[2373].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2373].start 15575.87534375
transcript.pyannote[2373].end 15578.20409375
transcript.pyannote[2374].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2374].start 15580.09409375
transcript.pyannote[2374].end 15600.02346875
transcript.pyannote[2375].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2375].start 15599.68596875
transcript.pyannote[2375].end 15601.86284375
transcript.pyannote[2376].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2376].start 15601.86284375
transcript.pyannote[2376].end 15601.93034375
transcript.pyannote[2377].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2377].start 15601.93034375
transcript.pyannote[2377].end 15602.03159375
transcript.pyannote[2378].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2378].start 15602.03159375
transcript.pyannote[2378].end 15602.99346875
transcript.pyannote[2379].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2379].start 15602.30159375
transcript.pyannote[2379].end 15603.51659375
transcript.pyannote[2380].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2380].start 15603.51659375
transcript.pyannote[2380].end 15605.67659375
transcript.pyannote[2381].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2381].start 15606.13221875
transcript.pyannote[2381].end 15616.88159375
transcript.pyannote[2382].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2382].start 15606.18284375
transcript.pyannote[2382].end 15606.60471875
transcript.pyannote[2383].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2383].start 15615.83534375
transcript.pyannote[2383].end 15618.02909375
transcript.pyannote[2384].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2384].start 15618.02909375
transcript.pyannote[2384].end 15649.09596875
transcript.pyannote[2385].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2385].start 15621.25221875
transcript.pyannote[2385].end 15622.70346875
transcript.pyannote[2386].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2386].start 15643.61159375
transcript.pyannote[2386].end 15647.18909375
transcript.pyannote[2387].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2387].start 15648.94409375
transcript.pyannote[2387].end 15651.08721875
transcript.pyannote[2388].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2388].start 15653.23034375
transcript.pyannote[2388].end 15657.75284375
transcript.pyannote[2389].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2389].start 15658.10721875
transcript.pyannote[2389].end 15662.98409375
transcript.pyannote[2390].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2390].start 15663.49034375
transcript.pyannote[2390].end 15665.56596875
transcript.pyannote[2391].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[2391].start 15668.73846875
transcript.pyannote[2391].end 15672.56909375
transcript.pyannote[2392].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2392].start 15671.80971875
transcript.pyannote[2392].end 15676.56846875
transcript.pyannote[2393].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2393].start 15676.95659375
transcript.pyannote[2393].end 15678.03659375
transcript.pyannote[2394].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2394].start 15678.35721875
transcript.pyannote[2394].end 15684.36471875
transcript.pyannote[2395].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2395].start 15685.49534375
transcript.pyannote[2395].end 15685.96784375
transcript.pyannote[2396].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2396].start 15685.96784375
transcript.pyannote[2396].end 15686.03534375
transcript.pyannote[2397].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2397].start 15686.03534375
transcript.pyannote[2397].end 15687.03096875
transcript.pyannote[2398].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2398].start 15687.03096875
transcript.pyannote[2398].end 15687.11534375
transcript.pyannote[2399].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2399].start 15687.11534375
transcript.pyannote[2399].end 15688.27971875
transcript.pyannote[2400].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2400].start 15688.27971875
transcript.pyannote[2400].end 15688.29659375
transcript.pyannote[2401].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2401].start 15688.29659375
transcript.pyannote[2401].end 15689.02221875
transcript.pyannote[2402].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2402].start 15688.31346875
transcript.pyannote[2402].end 15689.00534375
transcript.pyannote[2403].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2403].start 15689.02221875
transcript.pyannote[2403].end 15691.70534375
transcript.pyannote[2404].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2404].start 15691.11471875
transcript.pyannote[2404].end 15693.67971875
transcript.pyannote[2405].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2405].start 15691.80659375
transcript.pyannote[2405].end 15693.64596875
transcript.pyannote[2406].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2406].start 15693.67971875
transcript.pyannote[2406].end 15693.96659375
transcript.pyannote[2407].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2407].start 15693.96659375
transcript.pyannote[2407].end 15694.03409375
transcript.pyannote[2408].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2408].start 15694.03409375
transcript.pyannote[2408].end 15696.98721875
transcript.pyannote[2409].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2409].start 15697.45971875
transcript.pyannote[2409].end 15702.84284375
transcript.pyannote[2410].speaker SPEAKER_41
transcript.pyannote[2410].start 15703.55159375
transcript.pyannote[2410].end 15720.59534375
transcript.pyannote[2411].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2411].start 15717.92909375
transcript.pyannote[2411].end 15731.37846875
transcript.pyannote[2412].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2412].start 15731.96909375
transcript.pyannote[2412].end 15733.94346875
transcript.pyannote[2413].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2413].start 15735.07409375
transcript.pyannote[2413].end 15741.43596875
transcript.pyannote[2414].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2414].start 15741.43596875
transcript.pyannote[2414].end 15742.02659375
transcript.pyannote[2415].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2415].start 15742.02659375
transcript.pyannote[2415].end 15742.09409375
transcript.pyannote[2416].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2416].start 15742.09409375
transcript.pyannote[2416].end 15742.48221875
transcript.pyannote[2417].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2417].start 15742.48221875
transcript.pyannote[2417].end 15743.00534375
transcript.pyannote[2418].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2418].start 15743.35971875
transcript.pyannote[2418].end 15743.96721875
transcript.pyannote[2419].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2419].start 15744.15284375
transcript.pyannote[2419].end 15744.16971875
transcript.pyannote[2420].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[2420].start 15744.16971875
transcript.pyannote[2420].end 15744.18659375
transcript.pyannote[2421].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2421].start 15744.18659375
transcript.pyannote[2421].end 15745.72221875
transcript.pyannote[2422].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2422].start 15748.08471875
transcript.pyannote[2422].end 15750.85221875
transcript.pyannote[2423].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2423].start 15751.42596875
transcript.pyannote[2423].end 15751.79721875
transcript.pyannote[2424].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2424].start 15752.11784375
transcript.pyannote[2424].end 15758.63159375
transcript.pyannote[2425].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[2425].start 15765.85409375
transcript.pyannote[2425].end 15767.47409375
transcript.pyannote[2426].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2426].start 15767.62596875
transcript.pyannote[2426].end 15768.85784375
transcript.pyannote[2427].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2427].start 15772.82346875
transcript.pyannote[2427].end 15782.07096875
transcript.pyannote[2428].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[2428].start 15782.07096875
transcript.pyannote[2428].end 15782.69534375
transcript.pyannote[2429].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2429].start 15782.89784375
transcript.pyannote[2429].end 15784.53471875
transcript.pyannote[2430].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[2430].start 15784.19721875
transcript.pyannote[2430].end 15784.88909375
transcript.pyannote[2431].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2431].start 15784.80471875
transcript.pyannote[2431].end 15800.93721875
transcript.pyannote[2432].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2432].start 15802.96221875
transcript.pyannote[2432].end 15819.58409375
transcript.pyannote[2433].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2433].start 15819.95534375
transcript.pyannote[2433].end 15822.95909375
transcript.pyannote[2434].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2434].start 15823.21221875
transcript.pyannote[2434].end 15838.41659375
transcript.pyannote[2435].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2435].start 15838.77096875
transcript.pyannote[2435].end 15840.15471875
transcript.pyannote[2436].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2436].start 15839.19284375
transcript.pyannote[2436].end 15850.66784375
transcript.pyannote[2437].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2437].start 15850.81971875
transcript.pyannote[2437].end 15854.12721875
transcript.pyannote[2438].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2438].start 15853.82346875
transcript.pyannote[2438].end 15859.69596875
transcript.pyannote[2439].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2439].start 15856.18596875
transcript.pyannote[2439].end 15856.45596875
transcript.pyannote[2440].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2440].start 15857.68784375
transcript.pyannote[2440].end 15894.22221875
transcript.pyannote[2441].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2441].start 15870.25971875
transcript.pyannote[2441].end 15870.63096875
transcript.pyannote[2442].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2442].start 15873.63471875
transcript.pyannote[2442].end 15873.90471875
transcript.pyannote[2443].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2443].start 15893.59784375
transcript.pyannote[2443].end 15905.03909375
transcript.pyannote[2444].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2444].start 15896.04471875
transcript.pyannote[2444].end 15896.48346875
transcript.pyannote[2445].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2445].start 15905.08971875
transcript.pyannote[2445].end 15905.74784375
transcript.pyannote[2446].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2446].start 15905.44409375
transcript.pyannote[2446].end 15909.20721875
transcript.pyannote[2447].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2447].start 15909.00471875
transcript.pyannote[2447].end 15923.80409375
transcript.pyannote[2448].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2448].start 15915.26534375
transcript.pyannote[2448].end 15915.58596875
transcript.pyannote[2449].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2449].start 15923.55096875
transcript.pyannote[2449].end 15925.03596875
transcript.pyannote[2450].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2450].start 15924.37784375
transcript.pyannote[2450].end 15924.88409375
transcript.pyannote[2451].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2451].start 15925.47471875
transcript.pyannote[2451].end 15927.78659375
transcript.pyannote[2452].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2452].start 15928.19159375
transcript.pyannote[2452].end 15932.81534375
transcript.pyannote[2453].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2453].start 15932.27534375
transcript.pyannote[2453].end 15932.64659375
transcript.pyannote[2454].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2454].start 15932.81534375
transcript.pyannote[2454].end 15934.72221875
transcript.pyannote[2455].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2455].start 15934.82346875
transcript.pyannote[2455].end 15949.79159375
transcript.pyannote[2456].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2456].start 15940.00409375
transcript.pyannote[2456].end 15940.30784375
transcript.pyannote[2457].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2457].start 15940.30784375
transcript.pyannote[2457].end 15940.34159375
transcript.pyannote[2458].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2458].start 15949.40346875
transcript.pyannote[2458].end 15953.03159375
transcript.pyannote[2459].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2459].start 15952.62659375
transcript.pyannote[2459].end 15952.69409375
transcript.pyannote[2460].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2460].start 15952.69409375
transcript.pyannote[2460].end 15952.82909375
transcript.pyannote[2461].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2461].start 15953.79096875
transcript.pyannote[2461].end 15970.51409375
transcript.pyannote[2462].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2462].start 15970.83471875
transcript.pyannote[2462].end 15973.24784375
transcript.pyannote[2463].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2463].start 15973.56846875
transcript.pyannote[2463].end 15979.82909375
transcript.pyannote[2464].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2464].start 15980.60534375
transcript.pyannote[2464].end 15980.97659375
transcript.pyannote[2465].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2465].start 15981.76971875
transcript.pyannote[2465].end 15982.29284375
transcript.pyannote[2466].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2466].start 15983.03534375
transcript.pyannote[2466].end 15998.99909375
transcript.pyannote[2467].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2467].start 15999.31971875
transcript.pyannote[2467].end 16000.16346875
transcript.pyannote[2468].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2468].start 16000.55159375
transcript.pyannote[2468].end 16007.14971875
transcript.pyannote[2469].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2469].start 16007.25096875
transcript.pyannote[2469].end 16017.20721875
transcript.pyannote[2470].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2470].start 16017.46034375
transcript.pyannote[2470].end 16017.88221875
transcript.pyannote[2471].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2471].start 16019.53596875
transcript.pyannote[2471].end 16019.92409375
transcript.pyannote[2472].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2472].start 16020.73409375
transcript.pyannote[2472].end 16021.59471875
transcript.pyannote[2473].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2473].start 16022.03346875
transcript.pyannote[2473].end 16022.69159375
transcript.pyannote[2474].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2474].start 16023.01221875
transcript.pyannote[2474].end 16038.53721875
transcript.pyannote[2475].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2475].start 16039.71846875
transcript.pyannote[2475].end 16040.54534375
transcript.pyannote[2476].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2476].start 16040.93346875
transcript.pyannote[2476].end 16042.09784375
transcript.pyannote[2477].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2477].start 16042.78971875
transcript.pyannote[2477].end 16070.73471875
transcript.pyannote[2478].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2478].start 16052.56034375
transcript.pyannote[2478].end 16053.20159375
transcript.pyannote[2479].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2479].start 16071.51096875
transcript.pyannote[2479].end 16084.48784375
transcript.pyannote[2480].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2480].start 16085.16284375
transcript.pyannote[2480].end 16086.15846875
transcript.pyannote[2481].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2481].start 16086.90096875
transcript.pyannote[2481].end 16088.80784375
transcript.pyannote[2482].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2482].start 16089.19596875
transcript.pyannote[2482].end 16092.13221875
transcript.pyannote[2483].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2483].start 16093.02659375
transcript.pyannote[2483].end 16094.88284375
transcript.pyannote[2484].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2484].start 16095.27096875
transcript.pyannote[2484].end 16100.85659375
transcript.pyannote[2485].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2485].start 16101.46409375
transcript.pyannote[2485].end 16102.34159375
transcript.pyannote[2486].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2486].start 16102.61159375
transcript.pyannote[2486].end 16104.02909375
transcript.pyannote[2487].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2487].start 16104.43409375
transcript.pyannote[2487].end 16105.59846875
transcript.pyannote[2488].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2488].start 16106.37471875
transcript.pyannote[2488].end 16113.27659375
transcript.pyannote[2489].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2489].start 16114.66034375
transcript.pyannote[2489].end 16124.90346875
transcript.pyannote[2490].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2490].start 16125.27471875
transcript.pyannote[2490].end 16127.01284375
transcript.pyannote[2491].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2491].start 16127.26596875
transcript.pyannote[2491].end 16142.38596875
transcript.pyannote[2492].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2492].start 16143.33096875
transcript.pyannote[2492].end 16149.70971875
transcript.pyannote[2493].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2493].start 16150.38471875
transcript.pyannote[2493].end 16160.94846875
transcript.pyannote[2494].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2494].start 16161.82596875
transcript.pyannote[2494].end 16169.58846875
transcript.pyannote[2495].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2495].start 16170.19596875
transcript.pyannote[2495].end 16171.24221875
transcript.pyannote[2496].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2496].start 16171.61346875
transcript.pyannote[2496].end 16178.09346875
transcript.pyannote[2497].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2497].start 16178.44784375
transcript.pyannote[2497].end 16183.67909375
transcript.pyannote[2498].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2498].start 16184.20221875
transcript.pyannote[2498].end 16225.83284375
transcript.pyannote[2499].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2499].start 16217.32784375
transcript.pyannote[2499].end 16217.34471875
transcript.pyannote[2500].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[2500].start 16217.34471875
transcript.pyannote[2500].end 16217.59784375
transcript.pyannote[2501].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2501].start 16225.30971875
transcript.pyannote[2501].end 16240.93596875
transcript.pyannote[2502].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2502].start 16226.22096875
transcript.pyannote[2502].end 16228.11096875
transcript.pyannote[2503].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2503].start 16241.23971875
transcript.pyannote[2503].end 16264.03784375
transcript.pyannote[2504].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2504].start 16264.67909375
transcript.pyannote[2504].end 16266.19784375
transcript.pyannote[2505].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2505].start 16266.56909375
transcript.pyannote[2505].end 16288.62471875
transcript.pyannote[2506].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2506].start 16288.84409375
transcript.pyannote[2506].end 16289.83971875
transcript.pyannote[2507].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2507].start 16290.37971875
transcript.pyannote[2507].end 16292.01659375
transcript.pyannote[2508].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2508].start 16293.04596875
transcript.pyannote[2508].end 16294.10909375
transcript.pyannote[2509].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2509].start 16295.56034375
transcript.pyannote[2509].end 16301.16284375
transcript.pyannote[2510].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2510].start 16297.50096875
transcript.pyannote[2510].end 16297.93971875
transcript.pyannote[2511].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2511].start 16301.29784375
transcript.pyannote[2511].end 16302.63096875
transcript.pyannote[2512].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2512].start 16302.96846875
transcript.pyannote[2512].end 16311.03471875
transcript.pyannote[2513].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2513].start 16303.10346875
transcript.pyannote[2513].end 16303.33971875
transcript.pyannote[2514].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2514].start 16310.59596875
transcript.pyannote[2514].end 16317.17721875
transcript.pyannote[2515].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2515].start 16317.58221875
transcript.pyannote[2515].end 16319.60721875
transcript.pyannote[2516].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2516].start 16318.00409375
transcript.pyannote[2516].end 16318.02096875
transcript.pyannote[2517].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2517].start 16318.12221875
transcript.pyannote[2517].end 16318.27409375
transcript.pyannote[2518].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2518].start 16319.99534375
transcript.pyannote[2518].end 16321.41284375
transcript.pyannote[2519].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2519].start 16321.69971875
transcript.pyannote[2519].end 16324.99034375
transcript.pyannote[2520].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2520].start 16325.12534375
transcript.pyannote[2520].end 16325.20971875
transcript.pyannote[2521].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2521].start 16325.20971875
transcript.pyannote[2521].end 16325.22659375
transcript.pyannote[2522].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2522].start 16325.22659375
transcript.pyannote[2522].end 16328.46659375
transcript.pyannote[2523].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2523].start 16329.41159375
transcript.pyannote[2523].end 16330.00221875
transcript.pyannote[2524].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2524].start 16330.54221875
transcript.pyannote[2524].end 16330.82909375
transcript.pyannote[2525].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2525].start 16330.82909375
transcript.pyannote[2525].end 16331.41971875
transcript.pyannote[2526].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2526].start 16331.95971875
transcript.pyannote[2526].end 16333.34346875
transcript.pyannote[2527].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2527].start 16332.12846875
transcript.pyannote[2527].end 16334.74409375
transcript.pyannote[2528].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2528].start 16334.74409375
transcript.pyannote[2528].end 16351.38284375
transcript.pyannote[2529].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2529].start 16352.17596875
transcript.pyannote[2529].end 16353.34034375
transcript.pyannote[2530].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2530].start 16353.59346875
transcript.pyannote[2530].end 16355.88846875
transcript.pyannote[2531].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2531].start 16354.36971875
transcript.pyannote[2531].end 16355.97284375
transcript.pyannote[2532].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2532].start 16356.31034375
transcript.pyannote[2532].end 16358.57159375
transcript.pyannote[2533].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2533].start 16359.07784375
transcript.pyannote[2533].end 16360.03971875
transcript.pyannote[2534].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2534].start 16360.19159375
transcript.pyannote[2534].end 16360.59659375
transcript.pyannote[2535].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2535].start 16360.91721875
transcript.pyannote[2535].end 16363.44846875
transcript.pyannote[2536].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2536].start 16364.64659375
transcript.pyannote[2536].end 16366.60409375
transcript.pyannote[2537].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2537].start 16366.67159375
transcript.pyannote[2537].end 16366.77284375
transcript.pyannote[2538].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2538].start 16366.77284375
transcript.pyannote[2538].end 16367.31284375
transcript.pyannote[2539].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2539].start 16367.31284375
transcript.pyannote[2539].end 16367.32971875
transcript.pyannote[2540].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2540].start 16368.10596875
transcript.pyannote[2540].end 16374.82221875
transcript.pyannote[2541].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2541].start 16375.02471875
transcript.pyannote[2541].end 16375.88534375
transcript.pyannote[2542].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2542].start 16376.94846875
transcript.pyannote[2542].end 16379.81721875
transcript.pyannote[2543].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2543].start 16380.77909375
transcript.pyannote[2543].end 16389.79034375
transcript.pyannote[2544].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2544].start 16390.19534375
transcript.pyannote[2544].end 16397.60346875
transcript.pyannote[2545].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2545].start 16398.51471875
transcript.pyannote[2545].end 16404.26909375
transcript.pyannote[2546].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2546].start 16405.26471875
transcript.pyannote[2546].end 16411.42409375
transcript.pyannote[2547].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2547].start 16411.08659375
transcript.pyannote[2547].end 16422.30846875
transcript.pyannote[2548].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2548].start 16412.53784375
transcript.pyannote[2548].end 16413.95534375
transcript.pyannote[2549].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2549].start 16414.47846875
transcript.pyannote[2549].end 16414.91721875
transcript.pyannote[2550].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2550].start 16416.72284375
transcript.pyannote[2550].end 16418.96721875
transcript.pyannote[2551].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2551].start 16418.96721875
transcript.pyannote[2551].end 16419.25409375
transcript.pyannote[2552].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2552].start 16419.25409375
transcript.pyannote[2552].end 16419.27096875
transcript.pyannote[2553].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2553].start 16419.27096875
transcript.pyannote[2553].end 16419.28784375
transcript.pyannote[2554].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2554].start 16422.67971875
transcript.pyannote[2554].end 16426.72971875
transcript.pyannote[2555].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2555].start 16426.76346875
transcript.pyannote[2555].end 16428.63659375
transcript.pyannote[2556].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2556].start 16427.33721875
transcript.pyannote[2556].end 16427.91096875
transcript.pyannote[2557].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2557].start 16427.91096875
transcript.pyannote[2557].end 16428.51846875
transcript.pyannote[2558].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2558].start 16428.53534375
transcript.pyannote[2558].end 16428.55221875
transcript.pyannote[2559].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2559].start 16428.60284375
transcript.pyannote[2559].end 16430.67846875
transcript.pyannote[2560].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2560].start 16430.47596875
transcript.pyannote[2560].end 16432.60221875
transcript.pyannote[2561].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2561].start 16430.67846875
transcript.pyannote[2561].end 16431.35346875
transcript.pyannote[2562].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2562].start 16431.89346875
transcript.pyannote[2562].end 16438.69409375
transcript.pyannote[2563].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2563].start 16432.66971875
transcript.pyannote[2563].end 16432.68659375
transcript.pyannote[2564].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2564].start 16432.80471875
transcript.pyannote[2564].end 16432.87221875
transcript.pyannote[2565].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2565].start 16439.13284375
transcript.pyannote[2565].end 16443.03096875
transcript.pyannote[2566].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2566].start 16443.35159375
transcript.pyannote[2566].end 16458.67409375
transcript.pyannote[2567].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2567].start 16454.28659375
transcript.pyannote[2567].end 16462.13346875
transcript.pyannote[2568].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2568].start 16460.46284375
transcript.pyannote[2568].end 16467.68534375
transcript.pyannote[2569].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2569].start 16463.26409375
transcript.pyannote[2569].end 16467.55034375
transcript.pyannote[2570].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2570].start 16468.61346875
transcript.pyannote[2570].end 16469.15346875
transcript.pyannote[2571].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2571].start 16471.17846875
transcript.pyannote[2571].end 16477.03409375
transcript.pyannote[2572].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2572].start 16477.05096875
transcript.pyannote[2572].end 16477.06784375
transcript.pyannote[2573].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2573].start 16477.27034375
transcript.pyannote[2573].end 16478.36721875
transcript.pyannote[2574].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2574].start 16478.53596875
transcript.pyannote[2574].end 16480.69596875
transcript.pyannote[2575].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2575].start 16481.35409375
transcript.pyannote[2575].end 16482.72096875
transcript.pyannote[2576].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2576].start 16483.59846875
transcript.pyannote[2576].end 16484.52659375
transcript.pyannote[2577].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2577].start 16484.62784375
transcript.pyannote[2577].end 16486.41659375
transcript.pyannote[2578].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2578].start 16486.82159375
transcript.pyannote[2578].end 16491.17534375
transcript.pyannote[2579].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2579].start 16491.71534375
transcript.pyannote[2579].end 16492.22159375
transcript.pyannote[2580].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2580].start 16492.22159375
transcript.pyannote[2580].end 16500.74346875
transcript.pyannote[2581].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[2581].start 16499.25846875
transcript.pyannote[2581].end 16499.62971875
transcript.pyannote[2582].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2582].start 16500.74346875
transcript.pyannote[2582].end 16502.26221875
transcript.pyannote[2583].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2583].start 16507.03784375
transcript.pyannote[2583].end 16509.56909375
transcript.pyannote[2584].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2584].start 16518.98534375
transcript.pyannote[2584].end 16519.03596875
transcript.pyannote[2585].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2585].start 16519.03596875
transcript.pyannote[2585].end 16522.73159375
transcript.pyannote[2586].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2586].start 16523.76096875
transcript.pyannote[2586].end 16531.87784375
transcript.pyannote[2587].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[2587].start 16532.08034375
transcript.pyannote[2587].end 16532.09721875
transcript.pyannote[2588].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2588].start 16532.09721875
transcript.pyannote[2588].end 16533.04221875
transcript.pyannote[2589].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[2589].start 16533.37971875
transcript.pyannote[2589].end 16533.41346875
transcript.pyannote[2590].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2590].start 16533.41346875
transcript.pyannote[2590].end 16533.48096875
transcript.pyannote[2591].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2591].start 16533.48096875
transcript.pyannote[2591].end 16533.83534375
transcript.pyannote[2592].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2592].start 16533.83534375
transcript.pyannote[2592].end 16533.86909375
transcript.pyannote[2593].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2593].start 16534.00409375
transcript.pyannote[2593].end 16534.79721875
transcript.pyannote[2594].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2594].start 16535.30346875
transcript.pyannote[2594].end 16537.44659375
transcript.pyannote[2595].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2595].start 16535.45534375
transcript.pyannote[2595].end 16536.01221875
transcript.pyannote[2596].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2596].start 16537.39596875
transcript.pyannote[2596].end 16540.58534375
transcript.pyannote[2597].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2597].start 16540.99034375
transcript.pyannote[2597].end 16541.96909375
transcript.pyannote[2598].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2598].start 16543.57221875
transcript.pyannote[2598].end 16544.38221875
transcript.pyannote[2599].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2599].start 16544.38221875
transcript.pyannote[2599].end 16544.39909375
transcript.pyannote[2600].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2600].start 16547.43659375
transcript.pyannote[2600].end 16550.87909375
transcript.pyannote[2601].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2601].start 16550.96346875
transcript.pyannote[2601].end 16550.98034375
transcript.pyannote[2602].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2602].start 16550.99721875
transcript.pyannote[2602].end 16556.41409375
transcript.pyannote[2603].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2603].start 16557.03846875
transcript.pyannote[2603].end 16570.09971875
transcript.pyannote[2604].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2604].start 16570.18409375
transcript.pyannote[2604].end 16617.43409375
transcript.pyannote[2605].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2605].start 16618.59846875
transcript.pyannote[2605].end 16655.95971875
transcript.pyannote[2606].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2606].start 16634.08971875
transcript.pyannote[2606].end 16634.35971875
transcript.pyannote[2607].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2607].start 16652.92221875
transcript.pyannote[2607].end 16653.41159375
transcript.pyannote[2608].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2608].start 16654.22159375
transcript.pyannote[2608].end 16660.11096875
transcript.pyannote[2609].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2609].start 16657.81596875
transcript.pyannote[2609].end 16658.77784375
transcript.pyannote[2610].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2610].start 16659.26721875
transcript.pyannote[2610].end 16669.59471875
transcript.pyannote[2611].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2611].start 16660.61721875
transcript.pyannote[2611].end 16661.08971875
transcript.pyannote[2612].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2612].start 16661.37659375
transcript.pyannote[2612].end 16661.49471875
transcript.pyannote[2613].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2613].start 16669.42596875
transcript.pyannote[2613].end 16677.62721875
transcript.pyannote[2614].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2614].start 16677.62721875
transcript.pyannote[2614].end 16690.51971875
transcript.pyannote[2615].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2615].start 16677.67784375
transcript.pyannote[2615].end 16677.82971875
transcript.pyannote[2616].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2616].start 16690.51971875
transcript.pyannote[2616].end 16692.39284375
transcript.pyannote[2617].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[2617].start 16692.86534375
transcript.pyannote[2617].end 16736.72346875
transcript.pyannote[2618].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[2618].start 16736.94284375
transcript.pyannote[2618].end 16752.99096875
transcript.pyannote[2619].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2619].start 16753.24409375
transcript.pyannote[2619].end 16786.75784375
transcript.pyannote[2620].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[2620].start 16762.60971875
transcript.pyannote[2620].end 16762.96409375
transcript.pyannote[2621].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2621].start 16762.96409375
transcript.pyannote[2621].end 16763.03159375
transcript.pyannote[2622].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[2622].start 16763.03159375
transcript.pyannote[2622].end 16764.66846875
transcript.pyannote[2623].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[2623].start 16767.94221875
transcript.pyannote[2623].end 16768.27971875
transcript.pyannote[2624].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[2624].start 16772.12721875
transcript.pyannote[2624].end 16772.36346875
transcript.pyannote[2625].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2625].start 16787.88846875
transcript.pyannote[2625].end 16797.89534375
transcript.pyannote[2626].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2626].start 16798.11471875
transcript.pyannote[2626].end 16810.29846875
transcript.pyannote[2627].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2627].start 16810.51784375
transcript.pyannote[2627].end 16811.02409375
transcript.pyannote[2628].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2628].start 16811.05784375
transcript.pyannote[2628].end 16812.35721875
transcript.pyannote[2629].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[2629].start 16811.14221875
transcript.pyannote[2629].end 16811.15909375
transcript.pyannote[2630].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2630].start 16811.15909375
transcript.pyannote[2630].end 16812.28971875
transcript.pyannote[2631].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2631].start 16812.76221875
transcript.pyannote[2631].end 16812.89721875
transcript.pyannote[2632].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2632].start 16813.11659375
transcript.pyannote[2632].end 16827.89909375
transcript.pyannote[2633].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2633].start 16828.54034375
transcript.pyannote[2633].end 16843.49159375
transcript.pyannote[2634].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2634].start 16843.81221875
transcript.pyannote[2634].end 16847.37284375
transcript.pyannote[2635].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2635].start 16847.65971875
transcript.pyannote[2635].end 16850.27534375
transcript.pyannote[2636].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2636].start 16850.66346875
transcript.pyannote[2636].end 16853.02596875
transcript.pyannote[2637].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2637].start 16853.38034375
transcript.pyannote[2637].end 16854.54471875
transcript.pyannote[2638].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2638].start 16858.57784375
transcript.pyannote[2638].end 16884.64971875
transcript.pyannote[2639].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2639].start 16874.96346875
transcript.pyannote[2639].end 16875.03096875
transcript.pyannote[2640].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2640].start 16875.03096875
transcript.pyannote[2640].end 16875.99284375
transcript.pyannote[2641].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2641].start 16875.99284375
transcript.pyannote[2641].end 16876.00971875
transcript.pyannote[2642].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2642].start 16885.42596875
transcript.pyannote[2642].end 16886.05034375
transcript.pyannote[2643].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2643].start 16886.05034375
transcript.pyannote[2643].end 16910.55284375
transcript.pyannote[2644].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2644].start 16886.06721875
transcript.pyannote[2644].end 16886.77596875
transcript.pyannote[2645].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2645].start 16886.84346875
transcript.pyannote[2645].end 16887.06284375
transcript.pyannote[2646].speaker SPEAKER_42
transcript.pyannote[2646].start 16910.97471875
transcript.pyannote[2646].end 16917.70784375
transcript.pyannote[2647].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2647].start 16917.84284375
transcript.pyannote[2647].end 16929.04784375
transcript.pyannote[2648].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2648].start 16929.19971875
transcript.pyannote[2648].end 16929.55409375
transcript.pyannote[2649].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2649].start 16930.02659375
transcript.pyannote[2649].end 16944.92721875
transcript.pyannote[2650].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2650].start 16947.37409375
transcript.pyannote[2650].end 16948.40346875
transcript.pyannote[2651].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2651].start 16948.65659375
transcript.pyannote[2651].end 16949.48346875
transcript.pyannote[2652].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2652].start 16949.14596875
transcript.pyannote[2652].end 16960.84034375
transcript.pyannote[2653].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2653].start 16954.29284375
transcript.pyannote[2653].end 16955.33909375
transcript.pyannote[2654].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2654].start 16957.92096875
transcript.pyannote[2654].end 16958.78159375
transcript.pyannote[2655].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2655].start 16960.46909375
transcript.pyannote[2655].end 16970.08784375
transcript.pyannote[2656].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2656].start 16963.40534375
transcript.pyannote[2656].end 16963.81034375
transcript.pyannote[2657].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2657].start 16970.56034375
transcript.pyannote[2657].end 16983.50346875
transcript.pyannote[2658].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2658].start 16983.65534375
transcript.pyannote[2658].end 16986.28784375
transcript.pyannote[2659].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[2659].start 16986.05159375
transcript.pyannote[2659].end 16986.70971875
transcript.pyannote[2660].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2660].start 16986.70971875
transcript.pyannote[2660].end 16986.74346875
transcript.pyannote[2661].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2661].start 16986.81096875
transcript.pyannote[2661].end 16987.48596875
transcript.pyannote[2662].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2662].start 16989.89909375
transcript.pyannote[2662].end 16991.45159375
transcript.pyannote[2663].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2663].start 16992.31221875
transcript.pyannote[2663].end 16994.26971875
transcript.pyannote[2664].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2664].start 17002.79159375
transcript.pyannote[2664].end 17003.87159375
transcript.pyannote[2665].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2665].start 17004.32721875
transcript.pyannote[2665].end 17005.87971875
transcript.pyannote[2666].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2666].start 17006.28471875
transcript.pyannote[2666].end 17007.46596875
transcript.pyannote[2667].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2667].start 17013.11909375
transcript.pyannote[2667].end 17028.89721875
transcript.pyannote[2668].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2668].start 17016.13971875
transcript.pyannote[2668].end 17016.83159375
transcript.pyannote[2669].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2669].start 17029.42034375
transcript.pyannote[2669].end 17032.44096875
transcript.pyannote[2670].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2670].start 17032.82909375
transcript.pyannote[2670].end 17033.40284375
transcript.pyannote[2671].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2671].start 17033.90909375
transcript.pyannote[2671].end 17036.72721875
transcript.pyannote[2672].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2672].start 17035.07346875
transcript.pyannote[2672].end 17035.79909375
transcript.pyannote[2673].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2673].start 17036.69346875
transcript.pyannote[2673].end 17046.48096875
transcript.pyannote[2674].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2674].start 17049.24846875
transcript.pyannote[2674].end 17049.85596875
transcript.pyannote[2675].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2675].start 17049.90659375
transcript.pyannote[2675].end 17056.33596875
transcript.pyannote[2676].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2676].start 17056.75784375
transcript.pyannote[2676].end 17084.50034375
transcript.pyannote[2677].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2677].start 17084.50034375
transcript.pyannote[2677].end 17091.38534375
transcript.pyannote[2678].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2678].start 17092.27971875
transcript.pyannote[2678].end 17099.56971875
transcript.pyannote[2679].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2679].start 17099.19846875
transcript.pyannote[2679].end 17100.41346875
transcript.pyannote[2680].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2680].start 17100.41346875
transcript.pyannote[2680].end 17112.34409375
transcript.pyannote[2681].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2681].start 17112.34409375
transcript.pyannote[2681].end 17129.40471875
transcript.pyannote[2682].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2682].start 17129.40471875
transcript.pyannote[2682].end 17129.97846875
transcript.pyannote[2683].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2683].start 17129.97846875
transcript.pyannote[2683].end 17169.19596875
transcript.pyannote[2684].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2684].start 17170.88346875
transcript.pyannote[2684].end 17184.70409375
transcript.pyannote[2685].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2685].start 17184.70409375
transcript.pyannote[2685].end 17225.82846875
transcript.pyannote[2686].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2686].start 17226.01409375
transcript.pyannote[2686].end 17229.16971875
transcript.pyannote[2687].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2687].start 17229.70971875
transcript.pyannote[2687].end 17247.17534375
transcript.pyannote[2688].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2688].start 17249.85846875
transcript.pyannote[2688].end 17250.82034375
transcript.pyannote[2689].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2689].start 17252.79471875
transcript.pyannote[2689].end 17253.28409375
transcript.pyannote[2690].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2690].start 17254.34721875
transcript.pyannote[2690].end 17256.33846875
transcript.pyannote[2691].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2691].start 17255.61284375
transcript.pyannote[2691].end 17258.73471875
transcript.pyannote[2692].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2692].start 17259.35909375
transcript.pyannote[2692].end 17261.63721875
transcript.pyannote[2693].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2693].start 17266.36221875
transcript.pyannote[2693].end 17267.30721875
transcript.pyannote[2694].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2694].start 17268.53909375
transcript.pyannote[2694].end 17269.50096875
transcript.pyannote[2695].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2695].start 17270.44596875
transcript.pyannote[2695].end 17271.50909375
transcript.pyannote[2696].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2696].start 17273.16284375
transcript.pyannote[2696].end 17274.46221875
transcript.pyannote[2697].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[2697].start 17275.72784375
transcript.pyannote[2697].end 17276.20034375
transcript.pyannote[2698].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2698].start 17276.20034375
transcript.pyannote[2698].end 17277.36471875
transcript.pyannote[2699].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2699].start 17277.24659375
transcript.pyannote[2699].end 17277.28034375
transcript.pyannote[2700].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2700].start 17277.28034375
transcript.pyannote[2700].end 17278.52909375
transcript.pyannote[2701].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2701].start 17278.52909375
transcript.pyannote[2701].end 17278.54596875
transcript.pyannote[2702].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2702].start 17278.54596875
transcript.pyannote[2702].end 17278.56284375
transcript.pyannote[2703].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2703].start 17286.76409375
transcript.pyannote[2703].end 17287.28721875
transcript.pyannote[2704].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2704].start 17288.02971875
transcript.pyannote[2704].end 17289.19409375
transcript.pyannote[2705].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2705].start 17289.54846875
transcript.pyannote[2705].end 17294.08784375
transcript.pyannote[2706].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2706].start 17294.44221875
transcript.pyannote[2706].end 17295.67409375
transcript.pyannote[2707].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2707].start 17295.31971875
transcript.pyannote[2707].end 17297.04096875
transcript.pyannote[2708].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2708].start 17297.49659375
transcript.pyannote[2708].end 17299.77471875
transcript.pyannote[2709].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2709].start 17299.92659375
transcript.pyannote[2709].end 17320.76721875
transcript.pyannote[2710].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2710].start 17300.39909375
transcript.pyannote[2710].end 17300.80409375
transcript.pyannote[2711].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2711].start 17321.29034375
transcript.pyannote[2711].end 17375.67846875
transcript.pyannote[2712].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2712].start 17377.16346875
transcript.pyannote[2712].end 17395.96221875
transcript.pyannote[2713].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2713].start 17393.65034375
transcript.pyannote[2713].end 17393.97096875
transcript.pyannote[2714].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2714].start 17395.55721875
transcript.pyannote[2714].end 17410.06971875
transcript.pyannote[2715].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2715].start 17410.06971875
transcript.pyannote[2715].end 17412.75284375
transcript.pyannote[2716].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2716].start 17412.75284375
transcript.pyannote[2716].end 17414.87909375
transcript.pyannote[2717].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2717].start 17412.85409375
transcript.pyannote[2717].end 17413.02284375
transcript.pyannote[2718].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2718].start 17414.87909375
transcript.pyannote[2718].end 17416.04346875
transcript.pyannote[2719].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2719].start 17415.85784375
transcript.pyannote[2719].end 17429.15534375
transcript.pyannote[2720].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2720].start 17429.81346875
transcript.pyannote[2720].end 17457.69096875
transcript.pyannote[2721].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2721].start 17458.29846875
transcript.pyannote[2721].end 17459.41221875
transcript.pyannote[2722].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2722].start 17460.05346875
transcript.pyannote[2722].end 17461.47096875
transcript.pyannote[2723].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2723].start 17461.87596875
transcript.pyannote[2723].end 17464.10346875
transcript.pyannote[2724].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2724].start 17464.37346875
transcript.pyannote[2724].end 17466.44909375
transcript.pyannote[2725].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2725].start 17466.83721875
transcript.pyannote[2725].end 17467.30971875
transcript.pyannote[2726].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[2726].start 17471.68034375
transcript.pyannote[2726].end 17472.28784375
transcript.pyannote[2727].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[2727].start 17473.26659375
transcript.pyannote[2727].end 17478.39659375
transcript.pyannote[2728].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2728].start 17478.41346875
transcript.pyannote[2728].end 17480.30346875
transcript.pyannote[2729].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[2729].start 17480.52284375
transcript.pyannote[2729].end 17483.07096875
transcript.pyannote[2730].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[2730].start 17483.59409375
transcript.pyannote[2730].end 17484.89346875
transcript.pyannote[2731].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2731].start 17483.64471875
transcript.pyannote[2731].end 17483.93159375
transcript.pyannote[2732].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2732].start 17484.77534375
transcript.pyannote[2732].end 17488.36971875
transcript.pyannote[2733].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2733].start 17488.99409375
transcript.pyannote[2733].end 17491.35659375
transcript.pyannote[2734].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2734].start 17497.39784375
transcript.pyannote[2734].end 17498.14034375
transcript.pyannote[2735].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2735].start 17500.11471875
transcript.pyannote[2735].end 17504.65409375
transcript.pyannote[2736].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2736].start 17507.75909375
transcript.pyannote[2736].end 17512.45034375
transcript.pyannote[2737].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2737].start 17522.91284375
transcript.pyannote[2737].end 17572.87971875
transcript.pyannote[2738].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2738].start 17573.18346875
transcript.pyannote[2738].end 17574.66846875
transcript.pyannote[2739].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2739].start 17574.98909375
transcript.pyannote[2739].end 17582.05971875
transcript.pyannote[2740].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2740].start 17582.66721875
transcript.pyannote[2740].end 17583.03846875
transcript.pyannote[2741].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2741].start 17583.89909375
transcript.pyannote[2741].end 17585.19846875
transcript.pyannote[2742].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2742].start 17587.96596875
transcript.pyannote[2742].end 17600.58846875
transcript.pyannote[2743].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2743].start 17601.02721875
transcript.pyannote[2743].end 17602.88346875
transcript.pyannote[2744].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2744].start 17603.28846875
transcript.pyannote[2744].end 17606.57909375
transcript.pyannote[2745].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2745].start 17606.79846875
transcript.pyannote[2745].end 17608.82346875
transcript.pyannote[2746].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2746].start 17609.11034375
transcript.pyannote[2746].end 17614.47659375
transcript.pyannote[2747].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2747].start 17614.84784375
transcript.pyannote[2747].end 17620.31534375
transcript.pyannote[2748].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2748].start 17620.73721875
transcript.pyannote[2748].end 17627.04846875
transcript.pyannote[2749].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2749].start 17636.17784375
transcript.pyannote[2749].end 17637.84846875
transcript.pyannote[2750].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2750].start 17638.30409375
transcript.pyannote[2750].end 17639.43471875
transcript.pyannote[2751].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2751].start 17644.37909375
transcript.pyannote[2751].end 17670.31596875
transcript.pyannote[2752].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2752].start 17671.95284375
transcript.pyannote[2752].end 17690.48159375
transcript.pyannote[2753].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2753].start 17690.58284375
transcript.pyannote[2753].end 17701.36596875
transcript.pyannote[2754].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2754].start 17702.80034375
transcript.pyannote[2754].end 17702.90159375
transcript.pyannote[2755].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2755].start 17702.90159375
transcript.pyannote[2755].end 17702.93534375
transcript.pyannote[2756].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2756].start 17702.93534375
transcript.pyannote[2756].end 17703.96471875
transcript.pyannote[2757].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2757].start 17703.96471875
transcript.pyannote[2757].end 17712.19971875
transcript.pyannote[2758].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2758].start 17705.93909375
transcript.pyannote[2758].end 17705.95596875
transcript.pyannote[2759].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2759].start 17705.95596875
transcript.pyannote[2759].end 17705.97284375
transcript.pyannote[2760].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2760].start 17705.97284375
transcript.pyannote[2760].end 17706.41159375
transcript.pyannote[2761].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2761].start 17706.41159375
transcript.pyannote[2761].end 17706.42846875
transcript.pyannote[2762].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2762].start 17712.95909375
transcript.pyannote[2762].end 17721.09284375
transcript.pyannote[2763].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2763].start 17721.39659375
transcript.pyannote[2763].end 17733.56346875
transcript.pyannote[2764].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2764].start 17734.98096875
transcript.pyannote[2764].end 17737.42784375
transcript.pyannote[2765].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2765].start 17739.65534375
transcript.pyannote[2765].end 17752.96971875
transcript.pyannote[2766].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2766].start 17752.59846875
transcript.pyannote[2766].end 17752.88534375
transcript.pyannote[2767].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2767].start 17752.96971875
transcript.pyannote[2767].end 17755.34909375
transcript.pyannote[2768].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2768].start 17753.00346875
transcript.pyannote[2768].end 17753.02034375
transcript.pyannote[2769].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2769].start 17753.05409375
transcript.pyannote[2769].end 17753.45909375
transcript.pyannote[2770].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2770].start 17756.19284375
transcript.pyannote[2770].end 17763.16221875
transcript.pyannote[2771].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2771].start 17764.03971875
transcript.pyannote[2771].end 17771.11034375
transcript.pyannote[2772].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2772].start 17771.61659375
transcript.pyannote[2772].end 17775.54846875
transcript.pyannote[2773].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2773].start 17777.03346875
transcript.pyannote[2773].end 17779.02471875
transcript.pyannote[2774].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2774].start 17779.12596875
transcript.pyannote[2774].end 17780.00346875
transcript.pyannote[2775].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2775].start 17780.72909375
transcript.pyannote[2775].end 17782.23096875
transcript.pyannote[2776].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2776].start 17782.19721875
transcript.pyannote[2776].end 17785.99409375
transcript.pyannote[2777].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2777].start 17787.36096875
transcript.pyannote[2777].end 17793.43596875
transcript.pyannote[2778].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2778].start 17789.26784375
transcript.pyannote[2778].end 17790.06096875
transcript.pyannote[2779].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2779].start 17793.43596875
transcript.pyannote[2779].end 17793.53721875
transcript.pyannote[2780].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2780].start 17793.89159375
transcript.pyannote[2780].end 17795.03909375
transcript.pyannote[2781].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2781].start 17795.03909375
transcript.pyannote[2781].end 17795.19096875
transcript.pyannote[2782].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2782].start 17795.19096875
transcript.pyannote[2782].end 17795.24159375
transcript.pyannote[2783].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2783].start 17795.24159375
transcript.pyannote[2783].end 17795.68034375
transcript.pyannote[2784].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2784].start 17795.68034375
transcript.pyannote[2784].end 17795.76471875
transcript.pyannote[2785].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2785].start 17795.76471875
transcript.pyannote[2785].end 17797.30034375
transcript.pyannote[2786].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2786].start 17796.76034375
transcript.pyannote[2786].end 17802.98721875
transcript.pyannote[2787].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2787].start 17803.69596875
transcript.pyannote[2787].end 17808.52221875
transcript.pyannote[2788].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2788].start 17808.96096875
transcript.pyannote[2788].end 17814.61409375
transcript.pyannote[2789].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2789].start 17815.64346875
transcript.pyannote[2789].end 17816.11596875
transcript.pyannote[2790].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2790].start 17817.16221875
transcript.pyannote[2790].end 17824.62096875
transcript.pyannote[2791].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2791].start 17821.00971875
transcript.pyannote[2791].end 17821.34721875
transcript.pyannote[2792].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2792].start 17821.60034375
transcript.pyannote[2792].end 17826.10596875
transcript.pyannote[2793].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2793].start 17826.54471875
transcript.pyannote[2793].end 17829.48096875
transcript.pyannote[2794].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2794].start 17829.98721875
transcript.pyannote[2794].end 17836.48409375
transcript.pyannote[2795].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2795].start 17837.41221875
transcript.pyannote[2795].end 17838.10409375
transcript.pyannote[2796].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2796].start 17840.41596875
transcript.pyannote[2796].end 17840.43284375
transcript.pyannote[2797].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2797].start 17840.43284375
transcript.pyannote[2797].end 17851.55346875
transcript.pyannote[2798].speaker SPEAKER_37
transcript.pyannote[2798].start 17851.65471875
transcript.pyannote[2798].end 17852.31284375
transcript.pyannote[2799].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2799].start 17851.85721875
transcript.pyannote[2799].end 17853.96659375
transcript.pyannote[2800].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2800].start 17853.96659375
transcript.pyannote[2800].end 17859.24846875
transcript.pyannote[2801].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2801].start 17860.00784375
transcript.pyannote[2801].end 17860.64909375
transcript.pyannote[2802].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2802].start 17861.47596875
transcript.pyannote[2802].end 17864.27721875
transcript.pyannote[2803].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2803].start 17865.03659375
transcript.pyannote[2803].end 17867.04471875
transcript.pyannote[2804].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2804].start 17867.39909375
transcript.pyannote[2804].end 17875.83659375
transcript.pyannote[2805].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2805].start 17876.73096875
transcript.pyannote[2805].end 17878.53659375
transcript.pyannote[2806].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2806].start 17878.82346875
transcript.pyannote[2806].end 17885.06721875
transcript.pyannote[2807].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2807].start 17885.91096875
transcript.pyannote[2807].end 17886.45096875
transcript.pyannote[2808].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2808].start 17888.77971875
transcript.pyannote[2808].end 17902.17846875
transcript.pyannote[2809].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2809].start 17903.05596875
transcript.pyannote[2809].end 17928.26721875
transcript.pyannote[2810].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2810].start 17908.15221875
transcript.pyannote[2810].end 17909.99159375
transcript.pyannote[2811].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2811].start 17928.95909375
transcript.pyannote[2811].end 17951.87534375
transcript.pyannote[2812].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2812].start 17952.75284375
transcript.pyannote[2812].end 17955.28409375
transcript.pyannote[2813].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2813].start 17956.87034375
transcript.pyannote[2813].end 17965.84784375
transcript.pyannote[2814].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2814].start 17965.84784375
transcript.pyannote[2814].end 17972.80034375
transcript.pyannote[2815].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2815].start 17973.62721875
transcript.pyannote[2815].end 17977.03596875
transcript.pyannote[2816].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2816].start 17978.30159375
transcript.pyannote[2816].end 17984.64659375
transcript.pyannote[2817].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2817].start 17985.97971875
transcript.pyannote[2817].end 18012.96284375
transcript.pyannote[2818].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2818].start 18012.13596875
transcript.pyannote[2818].end 18012.91221875
transcript.pyannote[2819].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2819].start 18012.96284375
transcript.pyannote[2819].end 18014.95409375
transcript.pyannote[2820].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2820].start 18015.78096875
transcript.pyannote[2820].end 18017.21534375
transcript.pyannote[2821].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2821].start 18018.16034375
transcript.pyannote[2821].end 18020.50596875
transcript.pyannote[2822].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2822].start 18020.92784375
transcript.pyannote[2822].end 18022.71659375
transcript.pyannote[2823].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2823].start 18020.99534375
transcript.pyannote[2823].end 18021.58596875
transcript.pyannote[2824].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2824].start 18022.71659375
transcript.pyannote[2824].end 18023.40846875
transcript.pyannote[2825].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2825].start 18023.40846875
transcript.pyannote[2825].end 18023.44221875
transcript.pyannote[2826].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2826].start 18023.44221875
transcript.pyannote[2826].end 18026.81721875
transcript.pyannote[2827].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2827].start 18023.59409375
transcript.pyannote[2827].end 18023.67846875
transcript.pyannote[2828].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2828].start 18026.81721875
transcript.pyannote[2828].end 18031.10346875
transcript.pyannote[2829].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2829].start 18029.39909375
transcript.pyannote[2829].end 18030.64784375
transcript.pyannote[2830].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2830].start 18031.10346875
transcript.pyannote[2830].end 18038.95034375
transcript.pyannote[2831].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2831].start 18037.85346875
transcript.pyannote[2831].end 18042.86534375
transcript.pyannote[2832].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2832].start 18043.43909375
transcript.pyannote[2832].end 18045.39659375
transcript.pyannote[2833].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2833].start 18047.10096875
transcript.pyannote[2833].end 18047.97846875
transcript.pyannote[2834].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2834].start 18048.50159375
transcript.pyannote[2834].end 18053.34471875
transcript.pyannote[2835].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[2835].start 18053.34471875
transcript.pyannote[2835].end 18071.40096875
transcript.pyannote[2836].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2836].start 18055.28534375
transcript.pyannote[2836].end 18056.83784375
transcript.pyannote[2837].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2837].start 18059.77409375
transcript.pyannote[2837].end 18059.97659375
transcript.pyannote[2838].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2838].start 18067.68846875
transcript.pyannote[2838].end 18069.74721875
transcript.pyannote[2839].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2839].start 18078.94409375
transcript.pyannote[2839].end 18080.73284375
transcript.pyannote[2840].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2840].start 18084.04034375
transcript.pyannote[2840].end 18090.26721875
transcript.pyannote[2841].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2841].start 18090.55409375
transcript.pyannote[2841].end 18095.31284375
transcript.pyannote[2842].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2842].start 18095.75159375
transcript.pyannote[2842].end 18103.09221875
transcript.pyannote[2843].speaker SPEAKER_38
transcript.pyannote[2843].start 18103.34534375
transcript.pyannote[2843].end 18105.99471875
transcript.whisperx[0].start 1793.015
transcript.whisperx[0].end 1799.387
transcript.whisperx[0].text 好大家早出席委員已逐法定人數現在開會請議事人員宣讀上次會議議事錄
transcript.whisperx[1].start 1803.106
transcript.whisperx[1].end 1828.284
transcript.whisperx[1].text 立法院第11屆第二會計交通委員會第18式全體委員會議事錄時間113年12月30日星期一上午9時8分至中午12時22分114年1月2日星期四上午9時3分至下午25時3分地點本院紅樓201會議室出席委員林佩祥等15人練習委員王美惠等16人練習官員113年12月30日國家運輸安全調查委員會主任委員林信德
transcript.whisperx[2].start 1828.664
transcript.whisperx[2].end 1854.456
transcript.whisperx[2].text 交通部政務次長吳聖元等114年1月22日數位發展部部長黃燕楠交通部政務次長陳彥博等主席盧昭吉偉明哲113年12月生日報告四項旋徒上市會議議事錄決定議事錄確定討論四項一致式審查繼續審查114年度中央政府總預算案關於國家運輸安全調查委員會等單位預算附屬單位預算
transcript.whisperx[3].start 1855.866
transcript.whisperx[3].end 1882.82
transcript.whisperx[3].text 決議第一案至第四案均審查完畢內容如審查結果國家運輸安全調查委員會單位預算一數六部分第二款第二十項五列數第四款第二十一項照列第七款第二十一項五列數稅出部分第二款第十六項改列為兩億三千兩百九十六萬八千元本項通過決議十五項交通部運輸研究所單位預算一數六部分第二款第一百四八項
transcript.whisperx[4].start 1883.564
transcript.whisperx[4].end 1911.592
transcript.whisperx[4].text 第四款第161項第七款第159項均照列二稅出部分第十四款第五項改列為四億七千兩百三十三萬三千元本項通過決議十三項交通部鐵道局及所屬單位預算依順部分第二款第150項改列為一千九百二十五萬元第三款第一百二十二項第四款第163項第五款第八項第七款第161項均照列
transcript.whisperx[5].start 1913.617
transcript.whisperx[5].end 1931.588
transcript.whisperx[5].text 稅數部分第14款第7項照列本項通過決議17項附屬單位預算營業及非營業部分一鐵道發展基金分預算一因依據審查結果隨同調整二業務收支一業務總收入照列二業務總支出改列為13億5013萬1000元三本期剩餘改列為75億3597萬9000元三照列四五列數五
transcript.whisperx[6].start 1941.913
transcript.whisperx[6].end 1949.181
transcript.whisperx[6].text 6.均照列7.通過決議實項114年1月2日討論事項1至4繼續審查114年度中央政府總預算案關於數位發展部等單位預算附屬單位預算決議第一案至第四案均審查完畢內容如審查結果
transcript.whisperx[7].start 1959.144
transcript.whisperx[7].end 1985.329
transcript.whisperx[7].text 本會主審一百一四年度關於公務預算附屬單位預算均已審查完略有關公務預算正式別輸入預算隨同以上機關別審查結果調整依據審查報告含附財政委員會提報院會討論院會討論前須交由黨團協商院會討論時由本會盧召集委名者及陳召集委員數月出席說明審查結果數月發展部單位預算一輸入部分第二款第207項無列數第三款
transcript.whisperx[8].start 1987.81
transcript.whisperx[8].end 1991.916
transcript.whisperx[8].text 第171項第4款第217項第7款第216項均照列而水素部分第20款第1項改列為31億4900
transcript.whisperx[9].start 2001.155
transcript.whisperx[9].end 2028.053
transcript.whisperx[9].text 四千九百八十九萬九千元本項提案八案保留送院會處理本項通過決議三十項交通部觀光署及所屬單位預算一稅務部分第二款第一百四七項改列為三千四百一十萬三千元第三款第一百二十項第四款第一百六十項第七款第一百五十八項均照列稅數部分第十四款第四項改列為五十四億九千六百三十六萬九千元
transcript.whisperx[10].start 2029.619
transcript.whisperx[10].end 2041.477
transcript.whisperx[10].text 本項通過局議44項副主單位預算營業積分營業部分一中華郵政股份有限公司一因依據審查結果隨同調整二營業收支一營業總收入改列為2475億
transcript.whisperx[11].start 2044.597
transcript.whisperx[11].end 2069.271
transcript.whisperx[11].text 零四百一十一萬元二營業總支出不含所得稅費用改列為兩千四百三十億六千六百五十萬九千元三稅前淨利改列為四十四億三千七百六十萬一千元三隨同調整事務列數五改列為四十七億六千四百二十五萬元六因依據審查結果隨同調整期照列八通過決議十八項二
transcript.whisperx[12].start 2070.899
transcript.whisperx[12].end 2095.167
transcript.whisperx[12].text 官文发展基金分预算以营业依据审查结果随同调整二业务收支一业务总收入照列二业务总支出改列为七十八亿四千五百零七万五千元三本期剩余改列为十二亿四千一百四千一百一十一万一千元三是均无列数五照列六无列数其通过决议十一项散会宣读完毕
transcript.whisperx[13].start 2100.39
transcript.whisperx[13].end 2121.021
transcript.whisperx[13].text 請問各位委員對醫事錄有沒有意見沒有意見醫事錄確定現在介紹在場委員首先介紹林佩祥委員廖仙祥委員謝謝現在介紹列席人員首先介紹交通部政務次長陳彥博次長謝謝綜合規劃司張垂龍司長謝謝
transcript.whisperx[14].start 2128.905
transcript.whisperx[14].end 2151.184
transcript.whisperx[14].text 公共運輸及監理司 林福山司長 行政司 韓正華司長交通科技及資訊司 黃興勳司長陸政及道安司 蔡淑斌副司長公路局 陳文瑞局長高速公路局 趙新華局長
transcript.whisperx[15].start 2152.885
transcript.whisperx[15].end 2176.472
transcript.whisperx[15].text 鐵道局楊振軍局長,謝謝民用航空局何淑萍局長,謝謝航港局葉協榮局長,謝謝運輸研究所蘇振維副所長,謝謝桃園國際機場股份有限公司楊維甫董事長,謝謝台灣港務股份有限公司李賢義董事長,謝謝
transcript.whisperx[16].start 2178.203
transcript.whisperx[16].end 2187.73
transcript.whisperx[16].text 台鐵公司總經理馮輝生謝謝台灣高速鐵路股份有限公司中瑞芳副總經理謝謝
transcript.whisperx[17].start 2190.953
transcript.whisperx[17].end 2199.762
transcript.whisperx[17].text 國發會經濟發展處邱營處長 謝謝還有環境部氣候變遷署黃偉民副署長 謝謝還有大氣環境司呂承陽兼任記者 謝謝經濟部能源署吳志偉副署長 謝謝
transcript.whisperx[18].start 2213.615
transcript.whisperx[18].end 2235.465
transcript.whisperx[18].text 產業發展署盧文燦副組長謝謝台灣中油股份有限公司張華宇代理組長謝謝還有台灣電力公司溫黃正專業總工程師謝謝還有我們國家科學及技術委員會自然科學及永續研究發展處陳曉林副處長謝謝
transcript.whisperx[19].start 2242.162
transcript.whisperx[19].end 2254.58
transcript.whisperx[19].text 本次會議進行陸海空交通運輸業因應近年排放轉型之改善措施專題報告請列席的機關報告那我們首先請交通部陳次長報告
transcript.whisperx[20].start 2262.874
transcript.whisperx[20].end 2277.379
transcript.whisperx[20].text 主席各位委員各位女士各位先進今天應邀智貴委員會就陸海空交通運輸業因應淨零排放轉型之改善措施進行報告敬請各位委員指教
transcript.whisperx[21].start 2277.919
transcript.whisperx[21].end 2300.035
transcript.whisperx[21].text 那近年來氣候變遷和淨零排放的議題為國際間高度重視的重要的議題我們在總統於113年5月20號就職的時候就已經宣示了面對氣候的危機我們必須堅定地落實2050淨零的轉型那環境部也於去年年底依據
transcript.whisperx[22].start 2301.015
transcript.whisperx[22].end 2308.798
transcript.whisperx[22].text 氣候變遷因應法公告2030的國家制定工線的減碳新目標相較這個基準年減碳為一個28.2%那賴總統並將召開
transcript.whisperx[23].start 2316.941
transcript.whisperx[23].end 2343.419
transcript.whisperx[23].text 氣候變遷對策委員會議來宣布我國2032年和2035年的減碳目標為了落實推動行政院的國家希望工程裡頭有關的綠色成長與2050的淨零轉型的施政目標及上開減碳的一個目標如何協助運輸業推動運輸部門的淨零轉型的工作至為的一個重要以下我就請本部的綜合規劃司
transcript.whisperx[24].start 2344.539
transcript.whisperx[24].end 2355.447
transcript.whisperx[24].text 張垂龍市長就交通部 都道 公路 鐵路 航空 海運等交通運輸業因應近年排放轉型的相關措施進行報告 那敬請各位委員指教謝謝請張市長
transcript.whisperx[25].start 2370.348
transcript.whisperx[25].end 2383.007
transcript.whisperx[25].text 主席 各位委員 各位女士先生 今天應邀到交通委員會就陸海空交通運輸業因應淨零排放轉型改善措施進行報告 今年因氣候變遷和淨零
transcript.whisperx[26].start 2384.804
transcript.whisperx[26].end 2410.469
transcript.whisperx[26].text 海灘議題是國際間高度關注的重要議題賴總統在去年520就職典禮宣示面對氣候危機我們必須堅定落實2050淨零轉型交通部積極配合行政院國家希望工程的綠色成長及2050淨零轉型施政目標推動運輸部門淨零轉型工作我們的重點工作包括淨零關鍵戰略7運氣電動化及無碳化及關鍵戰略10
transcript.whisperx[27].start 2415.233
transcript.whisperx[27].end 2418.748
transcript.whisperx[27].text 淨零力生活低碳運輸網路跟海陸海空
transcript.whisperx[28].start 2420.273
transcript.whisperx[28].end 2448.064
transcript.whisperx[28].text 運減碳等如何協助陸海空運輸業者邁向淨零是重要的關鍵議題以下就交通部督導公路鐵路航空及海運等交通運輸業因應淨零碳排轉型相關措施進行報告在公路運輸業相關措施我們推動汽車客運業汰換或新購電動大客車達成2031年市區公車全面電動化的政策目標在戰略期運濟
transcript.whisperx[29].start 2449.444
transcript.whisperx[29].end 2461.888
transcript.whisperx[29].text 電動化及無碳化已經先是2030年市區公車全面電動化的政策目標行政院在112年5月26號核定交通部提報2030年客運車客運車輛電動化推動目標總經費643億元預計在2030年補助燃油大客車、胎換或新購電動大客車達14500輛
transcript.whisperx[30].start 2475.093
transcript.whisperx[30].end 2485.522
transcript.whisperx[30].text 截至去年11月底全國電動大客車領排數是1926輛交通部公路局在去年核定補助2080輛電動大客車其中實際核定補助業者達1364輛已經達成2030年客運車電動化推動的目標113人
transcript.whisperx[31].start 2498.172
transcript.whisperx[31].end 2511.859
transcript.whisperx[31].text 電動以及113年市區電動公車普及率25%目標在研擬我國汽車貨運淨零轉型的整體策略規劃推廣綠色貨運部分交通部運輸研究所正辦理
transcript.whisperx[32].start 2512.879
transcript.whisperx[32].end 2531.426
transcript.whisperx[32].text 汽車貨運業因應淨零轉型策略規劃的委託研究研擬我國汽車貨運淨零轉型的整體策略規劃交通部公務局在去年原業已經推動貨運三業公路汽車客運業遊覽車客運業探足機及探標籤綠色運輸掀起的規劃計畫主要協助業者了解探足機探標籤及探錢交易推廣綠色運輸已達成
transcript.whisperx[33].start 2542.131
transcript.whisperx[33].end 2548.605
transcript.whisperx[33].text 營運車減碳的行為目前辦理交通部公路局及所屬監所內的相關的教育訓練及
transcript.whisperx[34].start 2550.687
transcript.whisperx[34].end 2566.218
transcript.whisperx[34].text 客或業者的座談會後續我們將進入事辦的階段訂定運輸業探盤查指引相關的輔導措施在推動停車場經營業設置電動汽車公共充電裝部分我們在111年11月30號修正停車場法增訂第27條之一明定公共停車場應設置電動汽車充電
transcript.whisperx[35].start 2578.346
transcript.whisperx[35].end 2593.752
transcript.whisperx[35].text 專用的停車位及充電設施在112年9月13號發布電動汽車充電專用停車位及充電設施設置的管理辦法規範再辦法發布實施兩年後公有路外的公共停車場的電動汽車充電專用停車位數應在
transcript.whisperx[36].start 2597.854
transcript.whisperx[36].end 2612.443
transcript.whisperx[36].text 轄區內公有路外停車場的小型停車位總數設置2%以上民營路外的公共停車場部分各個停車場設置應該在1%以上到去年11月底已設置公共充電裝數一共是10,086槍同期電動小客車登記數92,156輛計算我國整體公共充電裝數之車窗比是9.1比1
transcript.whisperx[37].start 2625.872
transcript.whisperx[37].end 2643.547
transcript.whisperx[37].text 符合歐盟的建議也可以滿足電動車的公共充電需求其中各地方政府的公共停車場已設置公共充電窗也達到3611窗在前瞻基礎建設部分公共充電窗設置及區域充電需求的評估我們編列了9.8億元在111年
transcript.whisperx[38].start 2647.27
transcript.whisperx[38].end 2665.922
transcript.whisperx[38].text 到去年底補助地方設置公共充電窗在去年的7月8號擴大補助對象到我們狹有的觀光景點的中央機關提高財力分級四級及五級之縣市政府及偏遠地區設置公共充電窗的補助比例
transcript.whisperx[39].start 2667.063
transcript.whisperx[39].end 2674.148
transcript.whisperx[39].text 並且增加補助充電樁的資訊管理系統建置截至去年底核定的4865槍以啟用數的計共有836槍預計再增加4029槍
transcript.whisperx[40].start 2682.054
transcript.whisperx[40].end 2696.082
transcript.whisperx[40].text 在推動國道服務區的設置公共充電樁部分全國15處的國道服務區及東草屯休息站經已設置電動車的快充站一共有23站快速的充電站提供154格的充電車位在鐵路運輸相關
transcript.whisperx[41].start 2701.525
transcript.whisperx[41].end 2719.511
transcript.whisperx[41].text 鐵路運輸業相關的措施鐵路運輸依據運輸部門溫室氣體減量排放管制方案以減量運氣轉移及技術改善等三大主軸發展節能減碳運輸達成運輸減碳的政策目標鐵路運輸業者均持續進行節能標章產品採購以耐換耗能的設備在國營台鐵公司部分在維持車站員服務水準的前提下
transcript.whisperx[42].start 2732.076
transcript.whisperx[42].end 2737.241
transcript.whisperx[42].text 改建車站並以立建築為前提辦理規劃設計 汰換車站設備時優先採購節能標章等設備在今年我們預計完成旅客服務探足機標籤及32站的組織溫室氣體盤查預計在明年提出
transcript.whisperx[43].start 2751.997
transcript.whisperx[43].end 2766.645
transcript.whisperx[43].text 公司ESG永續報告書在臺灣高速鐵路公司部分持續對車站導入節能自主管理 減少用電轉移監控用電量及合理用電等四大節能方案執行換裝LED
transcript.whisperx[44].start 2768.286
transcript.whisperx[44].end 2780.439
transcript.whisperx[44].text 登記等多項既有設備兼能改善措施並以取得環境部高速鐵路運輸服務探足機標籤證書成為國內第一個正式取得旅客運輸服務產品類別
transcript.whisperx[45].start 2784.252
transcript.whisperx[45].end 2807.018
transcript.whisperx[45].text 碳標籤制交通運具也在公司網站揭露各年度的企業社會責任報告書及重要碳揭露的資訊在航空運輸相關措施部分我們遵循國際規範推動我國航空燃油航空減碳工作並積極鼓勵航空公司使用永續航空燃油
transcript.whisperx[46].start 2808.258
transcript.whisperx[46].end 2828.313
transcript.whisperx[46].text 交通部民航局遵循國際民航組織減碳ICL減碳政策持續推動航空產業的減碳執行包括引進新一代的節能航空器提升空中及地面的營運效率打造綠色機場導入永續航空燃油SAP以及推動國際
transcript.whisperx[47].start 2830.585
transcript.whisperx[47].end 2838.474
transcript.whisperx[47].text 國際航空探底計畫及減量的計畫等策略並持續補助國際航空業者推動減能減碳的
transcript.whisperx[48].start 2840.063
transcript.whisperx[48].end 2865.76
transcript.whisperx[48].text 的措施 交通部民航局在112年修訂民用航空運輸管理規則及普通航空業管理規則將國際航空碳底換及減量計畫機制在國內的的機制建立在國內的法制化持續督導航空公司執行監測申報查證及碳底換的工作在推動永續燃油SAF使用交通部民航局積極與相關部會
transcript.whisperx[49].start 2868.221
transcript.whisperx[49].end 2874.573
transcript.whisperx[49].text 郵商航空業者及航空站就SAF使用進行延伸整備機場的SAF基礎設施並啟動國內機場添加永續燃油的試行計畫我們預計在
transcript.whisperx[50].start 2880.643
transcript.whisperx[50].end 2898.616
transcript.whisperx[50].text 在今年在松山高雄及桃園國際機場為國際航空首次添加SARF加速國際航空碳排量的減碳民航局也鼓勵國際航空公司在2030年國際線使用SARF達5%進而在2050年達到ICL規範的淨零碳排目標在國際我們的
transcript.whisperx[51].start 2906.311
transcript.whisperx[51].end 2931.013
transcript.whisperx[51].text 在我國機場並持續推動各項節能減碳措施持續推動節能及再生能源利用措施包括在去年使用國內的機場橋器橋墊太陽能光電設備的更新及設備減少二氧化碳排放量約4673公噸提升各機場地形電動車使用比例增加
transcript.whisperx[52].start 2932.154
transcript.whisperx[52].end 2937.822
transcript.whisperx[52].text 以及空撤專用的充電樁 其中桃園機場地勤行李 拖車及人員運送車電
transcript.whisperx[53].start 2940.988
transcript.whisperx[53].end 2945.21
transcript.whisperx[53].text 幾人員運送車的電動化比例達35.7並設置43座的專用的充電樁我們預計在116年充電專用充電樁數量將達70座未來桃園及高雄機場均以達會達到國際機場協會探認證的等級是為目標辦理各項的檢探措施在海運運輸相關措施我們規劃水運低碳化及電動化
transcript.whisperx[54].start 2969.164
transcript.whisperx[54].end 2992.496
transcript.whisperx[54].text 推動永續替代燃油使用配合國際海事組織IMO推動船舶減碳措施以依船舶法公告採用國際公約相關的能源使用效率及減碳規範督導國際航線船舶符合國際規定令為整體規劃海運淨零碳排推動策略預計在今年辦理我國
transcript.whisperx[55].start 2994.042
transcript.whisperx[55].end 3010.415
transcript.whisperx[55].text 我國內水載客船舶電動化推動發展計畫委託的專業服務並完成海運低碳化的整體藍圖規劃及推動方案等研究在因應國際航線船舶使用替代燃油發展並配合我國的能營工業鏈
transcript.whisperx[56].start 3012.076
transcript.whisperx[56].end 3039.933
transcript.whisperx[56].text 臺灣港務公司將於國際商港未來發展及建設計畫滾動檢討納入國際商港提供使用替代性燃料加注的服務工作在打造綠色港戶落實海港檢探措施港公司的臺灣港群已全數取得歐洲生態港的認證臺灣港務公司將持續辦理生態港的負評認證配合環境部臺灣岸電事辦計畫我們在去年已經完成高雄港
transcript.whisperx[57].start 3041.894
transcript.whisperx[57].end 3055.185
transcript.whisperx[57].text 44號霍倫碼頭一座,並將在今年至明年陸續新增建置5座的岸電設施,令客鎮設置智慧能源的管理,長期規劃創儲能設備持續推動港口低碳再生能源的發展。
transcript.whisperx[58].start 3060.809
transcript.whisperx[58].end 3070.434
transcript.whisperx[58].text 最後在環境部於去年的12月30號公告2030年國家制定的貢獻減碳新目標較2005年基準年減量28加減兩個百分點賴總統並將召開氣候變遷對策委員會
transcript.whisperx[59].start 3080.379
transcript.whisperx[59].end 3095.675
transcript.whisperx[59].text 的委員會議宣布我國2032及2035年的減碳目標為了落實前開的減碳目標交通部將持續就運氣電動化及無碳化淨零利生活低碳運輸網路及海空運
transcript.whisperx[60].start 3096.536
transcript.whisperx[60].end 3113.418
transcript.whisperx[60].text 減碳等領域結合相關的運輸業者共同努力以精進作為此外本部配合環境部在去年11月成立已經成立永續長聯盟設置本部永續長一職後續將配合環境部規劃在今年期
transcript.whisperx[61].start 3114.637
transcript.whisperx[61].end 3128.704
transcript.whisperx[61].text 辦理擴大國內探盤查對象等相關工作積極協助海空運海空陸海空運輸業者朝淨零永續目標邁進以上報告敬請各位委員你是先生執政
transcript.whisperx[62].start 3130.166
transcript.whisperx[62].end 3142.291
transcript.whisperx[62].text 好 謝謝張司長的報告那我們接下來還有四個單位的報告那我們就是請就是大約每個單位五分鐘的報告時間那我們接下來請國發會經濟發展處邱秀穎處長報告
transcript.whisperx[63].start 3153.719
transcript.whisperx[63].end 3169.638
transcript.whisperx[63].text 主席各位委員先進大家好今天承蒙貴委會邀請本會列席就陸海空交通運輸業因應近年排放轉型的改善措施進行報告以下僅就本會業務相關部分提出說明敬請各位委員指教
transcript.whisperx[64].start 3171.69
transcript.whisperx[64].end 3191.778
transcript.whisperx[64].text 國際能源總署報告指出隨著疫後經濟活動的復甦全球運輸部門碳排持續成長運輸部門減碳可說是實踐淨零排放的關鍵因此本會協同環境部經濟部交通部等相關部會在2022年3月公布台灣2050淨零排放路徑及策略總說明並提出淨零12項關鍵戰略
transcript.whisperx[65].start 3197.64
transcript.whisperx[65].end 3213.997
transcript.whisperx[65].text 其中針對運輸部門研提具體減碳的推動措施是體現在運具電動化及無碳化戰略及淨零率生活的關鍵戰略中首先在推動運具電動化及無碳化方面是藉由提高運具
transcript.whisperx[66].start 3215.619
transcript.whisperx[66].end 3243.279
transcript.whisperx[66].text 電動運具數量完善使用環境配套產業技術升級轉型等三大策略打造友善電動車輛使用環境促進電動車輛普及同時政府帶頭示範公務車電動化輔導國產電動小客車推升動力等帶動運輸部門檢探截至去年11月電動大客車普及率以及電動小客車的市售比都高於原地目標
transcript.whisperx[67].start 3244.54
transcript.whisperx[67].end 3266.577
transcript.whisperx[67].text 其次在推動淨零率生活方面是透過改變民眾行為養成低碳運輸運具的習慣並完善低碳運輸網絡等方向進行其中持續辦理行政院的通勤月票並協助地方政府整合納入多項公共運具以及評估擴大的既有服務那從去年
transcript.whisperx[68].start 3269.239
transcript.whisperx[68].end 3289.928
transcript.whisperx[68].text 從2023年推出以來目前已經有20個縣市配合推出截至去年底累積有將近1200萬人次加值購買並累積約9億人次使用那在未來的推動做法上行政團隊會持續推動陸海空運朝近年轉型並加速運輸部門的減碳
transcript.whisperx[69].start 3291.829
transcript.whisperx[69].end 3318.707
transcript.whisperx[69].text 在賴總統上任以來提出國家希望工程展開綠色成長與2050淨零轉型五大策略由環境部等部會合力推動行速淨零永續的綠生活方案包括五大支持的重點其中很重要的一個重點就是針對低碳運輸網絡這個是由交通部主責會扣合運具電動化及無碳化的策略推廣公共運輸來完備
transcript.whisperx[70].start 3320.468
transcript.whisperx[70].end 3341.546
transcript.whisperx[70].text 而且也完備步行跟自行車的環境加大落實減碳另外在空運方面國際民航組織已經指出SAF是國際航空業最重要的減碳措施之一交通部已經規劃在今年推動試行的計畫希望藉由使用端來鼓勵國際航空添加來加速航空業的進行轉型
transcript.whisperx[71].start 3342.907
transcript.whisperx[71].end 3361.038
transcript.whisperx[71].text 另外在海運方面,隨著國際海事組織加嚴加大減排要求,交通部將積極掌握國際海事公約及相關國際的趨勢,適時規劃辦理政策推動規劃跟國際公約的國內法制化作業,來確保我國的管理做法跟國際同步。
transcript.whisperx[72].start 3362.369
transcript.whisperx[72].end 3371.073
transcript.whisperx[72].text 另外在政策支持工具方面行政團隊也會持續因應運輸不滿的國際趨勢來加強檢視淨零相關計畫執行進度滾動調整淨零的對策來確保國家淨零永續目標的達成同時為了協調整合國家因應親歐變遷的相關政策與
transcript.whisperx[73].start 3382.958
transcript.whisperx[73].end 3412.307
transcript.whisperx[73].text 跨部會事務行政院永續會已經設置氣候變遷與淨零轉型專案小組是由副院長直接督導專案業務行政院政務委員來主持跨部會的協調的工作會議那環境部是擔任幕僚那國發會是擔任永續會的秘書處未來將與相關部會共同來積極推動淨零轉型的工作那希望能夠持續精進的相關的行動措施來加速我國的淨零轉型以上報告
transcript.whisperx[74].start 3413.578
transcript.whisperx[74].end 3436.85
transcript.whisperx[74].text 好謝謝邱處長的報告接下來邀請環境部氣候變遷署黃偉民副署長報告主席各位委員大家好
transcript.whisperx[75].start 3438.206
transcript.whisperx[75].end 3455.519
transcript.whisperx[75].text 本部承蒙貴會邀請就陸海空交通運輸業因應近鄰排放轉型之改善措施請就本部負責的業務跟向各位委員報告首先在我國因應氣候變遷的制度裡面我們在為了與國際接軌同時兼顧永續發展需求
transcript.whisperx[76].start 3459.542
transcript.whisperx[76].end 3468.785
transcript.whisperx[76].text 適應全球氣候變遷衝擊並建構韌性體系我們修正了原本的溫室氣體減量級管理法為氣候變遷因應法該法在112年的2月15日公佈施行並將2050淨零排放的長期目標納入法規規範
transcript.whisperx[77].start 3478.854
transcript.whisperx[77].end 3495.372
transcript.whisperx[77].text 那在這樣的一個目標下為了確立各部會的權責分工氣候法的第八條規範各部會推動溫室氣體減量氣候變遷條式的主則機關那同時依據氣候變遷因應法第十條規定明定五年為一期
transcript.whisperx[78].start 3496.616
transcript.whisperx[78].end 3521.144
transcript.whisperx[78].text 的階段管制目標分別由能源製造住商運輸農業及環境等六大部門共同承擔其中運輸部門是由交通部來負責主政那另外依照氣候法的9到11條的規定各部門組織機關會來訂定國家因應氣候變遷的行動綱領階段管制目標各部門的行動方案
transcript.whisperx[79].start 3523.134
transcript.whisperx[79].end 3541.161
transcript.whisperx[79].text 在強化這個部門的減量目標的作為上面根據國家溫室氣體排放清澈的報告2024年的版本我國111年的溫室氣體總排放量大概是2億8500萬噸二氧化碳當量扣除碳匯的2100
transcript.whisperx[80].start 3545.367
transcript.whisperx[80].end 3554.358
transcript.whisperx[80].text 萬噸以後呢大概進排放量是兩億六千多萬噸那在這樣的一個排放結構裡面大概以製造部門最高大概是51.37%住商19.87%運輸部門是12.67%
transcript.whisperx[81].start 3561.687
transcript.whisperx[81].end 3582.305
transcript.whisperx[81].text 那為了落實這個第二階段的管制目標也就是在110年到114年的目標我們已經有行政院已經在110年9月29號核定第二期的階段管制目標明定國家整體的溫室氣排放量在114年的時候要相較於基準年減10%
transcript.whisperx[82].start 3585.114
transcript.whisperx[82].end 3609.415
transcript.whisperx[82].text 為了強化這個各部門的減量責任的管控我們依照氣候變遷因應法規定就是各部門的主責部會要在每年的9月30日將成果呈報本部會診以後依法來報行政院核地後公開那目前其實交通部已經有推動以發展公共運輸系統加強運輸需求管理建構綠色運輸網絡推動低碳運具使用
transcript.whisperx[83].start 3612.498
transcript.whisperx[83].end 3619.693
transcript.whisperx[83].text 建置運具之交通環境及提升運輸系統及運具能源使用效率等三大策略及十一項措施來積極推動
transcript.whisperx[84].start 3625.253
transcript.whisperx[84].end 3651.263
transcript.whisperx[84].text 那為了擬定第三期階段管制目標也就是115年到119年的國家整體跟各部門的減量目標本部委也依照氣候法的第十條規定在113年1月24日成立了學者專家的技術諮詢小組重新檢視各部會可能的減量空間跟減量技術那此外也依照氣候法的第八條規定依照
transcript.whisperx[85].start 3652.803
transcript.whisperx[85].end 3667.209
transcript.whisperx[85].text 強化這個跨部會的整合由行政院國家永續發展委會向下的氣候變遷與淨寧專案小組來進行跨部會的協調機制跟相關的整合工作
transcript.whisperx[86].start 3668.223
transcript.whisperx[86].end 3697.154
transcript.whisperx[86].text 那本部呢在113年12月30號已經初步已經公佈了我們第三期階段溫室氣體減氮管制目標的一個草案也就是希望在119年的溫室氣排放減量目標由原來的國家自主減量貢獻24相對基準年24加減1的提升成28加減2的情況同時啊設定這個電力排放系數是0.319每度二氧化碳當量
transcript.whisperx[87].start 3698.214
transcript.whisperx[87].end 3726.873
transcript.whisperx[87].text 那對於這個運輸部門的部分我們也初步提出了就是希望能夠相較基準年減量20%的這樣的一個規劃那相關的這個減量目標跟減量措施本部已經訂在今年2月7號要召開法定的公聽會來徵詢各界的意見那以後續來擬定具體的減量目標跟措施送行政院核定以上報告敬請指教
transcript.whisperx[88].start 3728.001
transcript.whisperx[88].end 3734.568
transcript.whisperx[88].text 好謝謝黃副署長報告那接下來邀請經濟部能源署吳志偉副署長報告
transcript.whisperx[89].start 3744.759
transcript.whisperx[89].end 3759.895
transcript.whisperx[89].text 召委 各位委員 女士先進 大家好承蒙貴遠會邀請本部就陸海空交通運輸業因應淨林排放轉型之改善措施進行報告 敬請各位委員先進不吝賜教在淨林的轉球
transcript.whisperx[90].start 3762.638
transcript.whisperx[90].end 3777.921
transcript.whisperx[90].text 轉型的全球趨勢下淨零減碳已成為各部門施政的重要議題那交通部也因應這個淨零轉型提出交通部門運氣電動化及無碳化的關鍵戰略以下就經濟部協助陸上航空
transcript.whisperx[91].start 3778.522
transcript.whisperx[91].end 3792.461
transcript.whisperx[91].text 及海上交通運輸之淨零排放轉型做法說明如下在陸上運輸部分交通部已設定119年市區公車及公務車全面電動化經濟部會確保用電安全已於用戶用電設備裝置規則訂定有
transcript.whisperx[92].start 3795.903
transcript.whisperx[92].end 3812.329
transcript.whisperx[92].text 電動車量充電系統相關配電安全規範也完成充電設施之國家標準並納入電動車充電設備資源性產品的驗證以完善安全規範配合交通部政策針對這個夜館的場域的國營事業還有
transcript.whisperx[93].start 3816.73
transcript.whisperx[93].end 3832.767
transcript.whisperx[93].text 商業設施還有會展中心水利設施這些景點還有產業園區跟科技園區的這個場域來設置充電設施並持續滾動檢討另外在電動車的推動政策方面那個就電動巴士的部分
transcript.whisperx[94].start 3833.368
transcript.whisperx[94].end 3857.98
transcript.whisperx[94].text 進一步以輔導華德動能成雲汽車創意能源紅華先進4款車款符合10項國產化要求衍生累計促成業者在台投資285億元設置整車廠還有車用電池廠另外在淨零管型過程當中也協助國內產業發展在電動汽車部分透過展創平台以規劃
transcript.whisperx[95].start 3859.38
transcript.whisperx[95].end 3868.687
transcript.whisperx[95].text 推動由馮華等車廠在地生產智慧電動車並協助關鍵零組件進入供應鏈預期113年這個訂單大概會有1萬輛並陸續交車當中另外在電動物流車的部分也透過產創平台推動中華汽車威剛科技這兩家業者
transcript.whisperx[96].start 3880.134
transcript.whisperx[96].end 3896.116
transcript.whisperx[96].text 申請這個主動式的研發計畫預計將投入88輛這個電動物流車在物流場域進行示範主要應用在一般的物流配送大賣場配送還有農會這個集收集配送還有一些共享自行車這些調度
transcript.whisperx[97].start 3897.338
transcript.whisperx[97].end 3912.256
transcript.whisperx[97].text 另外在電動機車的部分經濟部從98年就直接提供民眾購車補助那目前累積已經有75萬輛那同時也推動業者打造環島的這個基礎能源補充設施來補充設置電動機車充電站有6600站
transcript.whisperx[98].start 3916.761
transcript.whisperx[98].end 3929.928
transcript.whisperx[98].text 那為推動這個業者持續拓展這個站點我們經濟部也持續以差異化的補助方式比如說這個非六都的這個補助會提高引導業者均衡的設置各地區的電動車的這個充電
transcript.whisperx[99].start 3934.191
transcript.whisperx[99].end 3948.611
transcript.whisperx[99].text 另外在氫能車的部分那交通部定有這個氫燃料電池搭客車示範運行計畫那經濟部在前年112年11月也發布了加氫站銷售氫燃料經營許可辦法
transcript.whisperx[100].start 3949.011
transcript.whisperx[100].end 3962.985
transcript.whisperx[100].text 那那個中油公司也預定在應該是今年會在高雄市完成首座的嘉興站那另外在航空運輸的部分那使用永續航空來由就是SAF是航空產業這個減碳
transcript.whisperx[101].start 3964.846
transcript.whisperx[101].end 3992.921
transcript.whisperx[101].text 排放的重要措施那經濟部為了要配合這個交通部的政策也訂定有這個國家標準並採取這個短期又進口長期是評估自產的方式來供應那配合這個交通部114年的這個永續航空燃油計畫中油公司他也會規劃進口永續航空燃油並從115年來申請生產永續航空燃油另外在海上運輸的部分因為目前海運的替代燃料還很多
transcript.whisperx[102].start 3993.621
transcript.whisperx[102].end 4007.657
transcript.whisperx[102].text 那包括低流的這個海雲運營青柴油還有低流燃料油那還有包括液化的天然氣跟甲醇那同時也有零碳的像綠色甲醇、綠青、綠胺這些但是這些都是處於評估的階段
transcript.whisperx[103].start 4008.638
transcript.whisperx[103].end 4033.352
transcript.whisperx[103].text 那經濟部將未來會配合交通部的低碳燃料相關政策來推動相關的供應規劃那因應整個淨零轉型有關推動陸海空這個交通運進的無碳化政策經濟部將配合交通部的政策持續來進行規劃並協助提供所需的低碳燃料那以上報告禁止任並請並助各位委員身體健康萬事不宜謝謝好謝謝吳副署長的報告
transcript.whisperx[104].start 4035.575
transcript.whisperx[104].end 4036.456
transcript.whisperx[104].text 接下來邀請國科會陳曉林副處長報告
transcript.whisperx[105].start 4053.584
transcript.whisperx[105].end 4078.156
transcript.whisperx[105].text 主席各位委員先進大家好今天承蒙貴委員會邀請由國會就陸海空交通運輸業因應淨零排放轉型制改善措施進行報告敬請委員會與指導依據國際民航組織2024年10月統計已有47個國家對於永續航空燃油簡稱SAF已形成相關的方案2024年較2023年增加40%顯示全球使用SAF意識高漲
transcript.whisperx[106].start 4082.598
transcript.whisperx[106].end 4110.438
transcript.whisperx[106].text 參考國內航空公司永續報告資料並考量煉油廠的產量之經濟規模效益若添加10%的SAF則預估2030年國內SAF需求量為30萬公筆因此研發SAF自主產製能力及示範專區運行整合航運相關產業石化產業聚落等產業資源兼顧具量體規模穩定料源之供應環境及加速國內
transcript.whisperx[107].start 4111.838
transcript.whisperx[107].end 4138.676
transcript.whisperx[107].text 技術國際驗證將有助於能源自主韌性及協助石化低碳轉型針對SARF國科會已有相關研究包括全流動連續式綠色製程以航空燃油生產為例開發多種可串聯的創新反應器並採用先進的感測自動控制反饋機制及機器學習技術以提高生產過程的效率及產品品質
transcript.whisperx[108].start 4140.356
transcript.whisperx[108].end 4160.684
transcript.whisperx[108].text 另外對於轉化二氧化碳為SARF料源之創新或營造量產技術研究成果將可以促進循環經濟模式朝著實際應用於生產SARF料源的目標前進此外在綠運輸及生殖能的研究投入方面淨零科技方案中低減碳領域
transcript.whisperx[109].start 4161.804
transcript.whisperx[109].end 4189.457
transcript.whisperx[109].text 目前已投入电动载具电池技术研发以及相关零组件的自主化并且研发智慧充放电管理系统以及生殖能相关研究有关于SARF科研技术发展的应用可协助本国籍航空业者面对国际航空业检探强制性措施有机会带动新兴产业发展加上全球生殖燃料广泛应用于
transcript.whisperx[110].start 4190.057
transcript.whisperx[110].end 4202.003
transcript.whisperx[110].text 交通運輸進而替代化石燃料其中近年來國際兼用於航空業的減碳法案推進及擴大SELF供應鏈市場需求等推進為最快以應應國際近民減碳的趨勢及要求
transcript.whisperx[111].start 4206.075
transcript.whisperx[111].end 4222.189
transcript.whisperx[111].text 面對此轉型契機,臺灣具備技術研發能量,透過跨部會整合推動,建議短期可針對SAF原料進行佈局,確保原料供應的穩定性,並且建立SAF生產的產業聚落及示範專區,
transcript.whisperx[112].start 4224.171
transcript.whisperx[112].end 4239.182
transcript.whisperx[112].text 先進技術的示範基地中長期則吸引國際班機來台添加SOFT發展為亞太地區SOFT產製轉運中心建構新生質燃料產業及國際輸出或供應能力
transcript.whisperx[113].start 4241.707
transcript.whisperx[113].end 4270.646
transcript.whisperx[113].text 為了推動2030年前達產業化的規模技術國科會的淨零科技方案的推動小組已經規劃了關聯部會的分工以及推動策略預計透過115年的科技預算推動SELF次世代料源科技的研發以及促進產業生態系統的建立以上報告懇請委員支持並且祝各位委員平安健康謝謝
transcript.whisperx[114].start 4271.769
transcript.whisperx[114].end 4272.151
transcript.whisperx[114].text 好,謝謝陳副處長的報告
transcript.whisperx[115].start 4279.318
transcript.whisperx[115].end 4305.864
transcript.whisperx[115].text 现在进行询答先宣告以下事项询答时间出席委员6加2分钟列席委员4加1分钟委员发言登记于10点30分截止各委员如有临时提案请于10点30分前提出以便医事人员会诊暂定10点30分休息10分钟中午原则上不休息现在请登记第一位林沛翔委员发言
transcript.whisperx[116].start 4315.305
transcript.whisperx[116].end 4339.347
transcript.whisperx[116].text 好 謝謝主席 有請陳次長跟港務公司李董事長請陳次長還有李董事長委員好 次長在你們這份交通部的報告第7頁的時候有提到2025年到2026年高雄港會增加5座暗電設施那我想請問基隆港呢
transcript.whisperx[117].start 4340.353
transcript.whisperx[117].end 4358.749
transcript.whisperx[117].text 有關岸邊設施基隆港是不是有準備基隆港也會有一座基隆港也會有一座什麼時候會建好呢我們大概100對114年到100年會陸續要興建五座然後包含這裡頭包含了游泳碼頭的兩座其中有一座就是在基隆港那另外在高雄港
transcript.whisperx[118].start 4360.21
transcript.whisperx[118].end 4384.904
transcript.whisperx[118].text 請繼續在報告的時候請跟我說明什麼時候這些岸電設施會做好而且另外一方面我有聽到基隆港的高層有跟我講過說基隆港未來會成為LNG剛剛我們經濟部有講過液態天然氣來補充船舶的設施這句話是不是真的如果是真的本席可不可以認為這就是台灣港務公司側面認同四階在基隆的表態
transcript.whisperx[119].start 4387.904
transcript.whisperx[119].end 4390.028
transcript.whisperx[119].text LNG不管是LNG的這個液態天然氣的發電廠還是LNG的船舶補給中心是嗎
transcript.whisperx[120].start 4399.68
transcript.whisperx[120].end 4423.215
transcript.whisperx[120].text 這個第一個跟委員報告就是我們從114到115年我們的建制就是暗電高壓暗電所以沒有電暗器這個事情目前暗電的第二個部分就是因為台電在做這一方面的話我們把我們相關的有些疑慮就包括就是一些航安的問題啊比如說港口
transcript.whisperx[121].start 4424.655
transcript.whisperx[121].end 4451.726
transcript.whisperx[121].text 港口方面航運的規定還有一些氣候變遷的可能要還有靜穩度這一些我們要提出來他們一定要納入這個環評裡面市長跟董事長請注意說請注意有關未來有關基隆港尤其是市街方面的任何訊息上面的分享因為這一個議題不但是現在是一個我們經濟上重要議題也是在政治上面大家非常關注的議題請這一點請市長跟董事長特別要注意
transcript.whisperx[122].start 4451.986
transcript.whisperx[122].end 4473.417
transcript.whisperx[122].text 是是我們必要時候提供委員相關資訊好那請問一下我們我在看這份報告這四份報告的時候裡面講了很多有關SAF也就是有關謝謝董事長有關SAF也是有關這個空這個航空用的這個永續燃料那有在第二頁經濟部的報告裡面跟第三頁第三頁這個國科會
transcript.whisperx[123].start 4476.719
transcript.whisperx[123].end 4495.2
transcript.whisperx[123].text 國家科學技術委員會裡面的報告都提到說要製造所謂的永續塘空替代燃料那我想請問如何製造因為我目前我上次那個美國AIT農業協會來台灣開會那我有特地有聽他們整個報告他們的報告主要講說目前的這些所謂的
transcript.whisperx[124].start 4495.9
transcript.whisperx[124].end 4510.354
transcript.whisperx[124].text 這個航空替代永續燃料主要是透過這個食物也就是玉米跟小麥的殘渣物去做成的那我們台灣目前沒有這麼大量的食物這個食物殘渣去做供應的時候那請問我們是不是全部都要向美國生向美國購買
transcript.whisperx[125].start 4513.368
transcript.whisperx[125].end 4530.429
transcript.whisperx[125].text 我想跟委員報告現在我們跟中油台塑這邊的接洽還有包含國際上大部分都是用廢石用油所以初步來講國內如果要自產的話也是會用廢石油油那至於剛剛委員所提到的那個也是一個生產的方式
transcript.whisperx[126].start 4530.889
transcript.whisperx[126].end 4547.992
transcript.whisperx[126].text 不過他要通通通通要通過國際上ICL COSIA的認證好 謝謝因為在第三頁裡面已經有講到有兩道說有關這個你們已經開發出來相關的科技正在國科會在做相關研究那請問這個相關研究什麼時候可以operationalize也就是可以實質上執行化
transcript.whisperx[127].start 4550.393
transcript.whisperx[127].end 4574.581
transcript.whisperx[127].text 這三頁第三頁你們自己寫的喔國客會的話麻煩是不是請國客會來做說明一下有關全流動連續式綠色製程跟轉化二氧化碳為永續航空燃料的創新混凝藻量產技術什麼時候可以實施上實施開始使用是跟委員報告國客會相關的研究希望
transcript.whisperx[128].start 4576.066
transcript.whisperx[128].end 4597.083
transcript.whisperx[128].text 從基礎研究到應用的部分那我們希望在115年的時候能夠有一個示範的基地來落實這些技術的應用所以說我們要等到所謂的永續航空替代燃料真正能夠在台灣可以自給自足的時候請問什麼時候我們看到這個事情台灣製造的自給自足的因為這是你們上面寫的東西
transcript.whisperx[129].start 4598.597
transcript.whisperx[129].end 4622.653
transcript.whisperx[129].text 因為除了技術之外相關的法規跟產業界的鏈接這部分都還需要配到的應用所以現在經濟部他也在規劃一個整體性的這個方案所以希望能夠在115年能夠啟動這樣的一個基礎115年就是明年囉明年大概什麼時候第一季第二季第三季第四季現在這個正在規劃當中
transcript.whisperx[130].start 4624.37
transcript.whisperx[130].end 4645.226
transcript.whisperx[130].text 我希望有個確切的時程要出來而且第二點來講的話這方面來講其實知識體大這不但要務實而且我希望能加速在考慮安全速度跟方便性的前提之下我希望這方面的所謂航空有序燃料的自給自足可以務實的去做推動
transcript.whisperx[131].start 4646.889
transcript.whisperx[131].end 4672.277
transcript.whisperx[131].text 我想跟委員報告一下有關這個永續航空燃油我們大概分三個階段來實施那當然就是剛才委員特別提到還要配合這個薩普燃油的國內的製廠所以原則上分三個階段第一個階段大概就是今年開始會有少量的一個試辦那少量的試辦也是剛才委員特別提到我們也是用應該是台塑跟中油
transcript.whisperx[132].start 4672.757
transcript.whisperx[132].end 4700.08
transcript.whisperx[132].text 大概會用國內的這個廢食用油來製成經過剛才講COCIA的認證以後來提供國內少量的一個今年開始試辦然後到了2030年的時候我們希望能夠添加5%但是到了2030年要有這樣的就是剛才委員特別提到不管是國科會或經濟部相關的那個SARB的產能要能夠起來所以到時候我們會滾動的務實的來推動這樣的一個政策 以上
transcript.whisperx[133].start 4700.6
transcript.whisperx[133].end 4718.128
transcript.whisperx[133].text 好我看這份報告裡面其實提了很多直接提到有關電動車目前電動車所謂的這個低碳運具的推動策略可能是目前我們我們國家現在走的方向對於2025年能夠做到淨零排碳這件事情本席是在是表示贊成的畢竟來講這是全球的趨勢
transcript.whisperx[134].start 4719.048
transcript.whisperx[134].end 4735.66
transcript.whisperx[134].text 但是有另外一個方向我想請我們交通部好好考慮一下也就是所謂與其說一天到晚只是講低運碳聚用電能倒不如說我們現在的運劇上面其實到目前為止還是很多使用汽油而使用汽油如果我記得沒錯的話一部車從
transcript.whisperx[135].start 4738.122
transcript.whisperx[135].end 4765.896
transcript.whisperx[135].text 買車到最後面車子結束差不多16年到18年以我們2015年開始算起來的話可能要完全排除用汽油的交通運具可能到2070年因此在這個不改變既有車輛技術有效減少使用中汽車的談判量的話其實我本席在這邊會建議說是不是能夠考慮所謂的酒精混合汽油燃料也就是所謂的e-fuel的存在
transcript.whisperx[136].start 4766.596
transcript.whisperx[136].end 4782.436
transcript.whisperx[136].text 因為這一點來講的話如果以美國為例我們台灣很多地方都是看歐美看世界的趨勢來去做我們國家政策的推動以美國為例他們環境部在2013年已經核准E15也就是所謂汽油中混合10%到15%的乙醇
transcript.whisperx[137].start 4784.378
transcript.whisperx[137].end 4811.921
transcript.whisperx[137].text 這是可以適用在所有2001年之後的輕型傳統燃料車輛而衣食則是可以使用就是汽油中混合10%的乙醇則可適用在2001年以前的乘用車機車等等現在美國的加油站提供的汽油幾乎都是所謂的衣食而歐盟的燃油品質指令於2011年起許可汽油內含10%的乙醇
transcript.whisperx[138].start 4812.421
transcript.whisperx[138].end 4823.554
transcript.whisperx[138].text 那2022年歐盟兩國的銷售汽油中也談了差不多講40%都是E10而且有逐漸取代E5也就是汽油中混合5%乙醇的趨勢英國現在從
transcript.whisperx[139].start 4828.119
transcript.whisperx[139].end 4849.414
transcript.whisperx[139].text 從4年前9月1號2021年9月1號起已改用10%也就E10作為標準的汽油來減少溫室替氣排放但是台灣到目前只有提供E3加油也就是只有3%那請問部長是不是要參考OECD跟所有先進國家的做法將E3提高到E10讓更多加油站來加入計畫呢
transcript.whisperx[140].start 4852.155
transcript.whisperx[140].end 4880.353
transcript.whisperx[140].text 剛剛委員特別提到像現在加E3因為E3現行的使用是少量在使用那少量使用的時候因為也有這個應該是車主有相關的一個反應油品的相關的問題他有相關反應所以目前還是在這個少量在使用中但是這樣的一個趨勢如何讓現行的汽油車能夠在這個在這個2050年之前他還是對減碳有貢獻所以你剛剛特別提到
transcript.whisperx[141].start 4881.394
transcript.whisperx[141].end 4896.779
transcript.whisperx[141].text 一個導入而這一部分呢我們跟就是就是我們跟經濟部呢正在討論中前幾天我先是去做完美國AIT的邀請我甚至去到那個桃園吧去成都他們YAMAHA做的E100
transcript.whisperx[142].start 4897.839
transcript.whisperx[142].end 4925.569
transcript.whisperx[142].text 也就是100%放乙醇在裡面而如果使用1100燃料乙醇最多能減少71%的碳排量這個其實比電動車減碳的成果更為優秀那是不是可以認真考慮說我們既然全世界現在目前已經有成熟的科技如果我們還在故步自封不去往前推進的話其實我們要好好地去解決我們要好好地去達到2050淨零排碳的目標
transcript.whisperx[143].start 4926.169
transcript.whisperx[143].end 4943.844
transcript.whisperx[143].text 是委員這個意見我們會跟經濟部共同來研究看如何來推這個這是整個也可以講說是整個行政院有在考慮的一個政策方向我一直認為說我們不能用過去的經驗來解決現在的問題你不能用製造問題的方法來解決問題
transcript.whisperx[144].start 4944.665
transcript.whisperx[144].end 4973.524
transcript.whisperx[144].text 那未來如果說我們現在已經看到其他先進國家我們自詡是個先進民主國家我們自詡是個先進的科技國家那目前有這些科技的手而且是成熟而且已經有成功的先例的手那我們不去採用其實某個程度上我們是在故步自封所以我建請我們交通部認真考慮是不是針對這些案子能夠提出計畫跟具體時程讓淨零排碳這件事情不是只是口號而已是 我們會會同經濟部把這樣的一個案子給提出來好 謝謝 謝謝次長
transcript.whisperx[145].start 4975.246
transcript.whisperx[145].end 4997.444
transcript.whisperx[145].text 好 謝謝林沛翔委員接下來邀請許智傑委員發言謝謝主席 我們請次長跟民航局長請陳次長還有何局長
transcript.whisperx[146].start 5003.306
transcript.whisperx[146].end 5031.219
transcript.whisperx[146].text 委員好謝謝市長跟局長其實高雄機場我們這一陣子增加了很多的航班航線謝謝民航局其實都很大力的幫忙那這一陣子其實我還做了很多的首航我還去日本岡山做首航回高雄還從高雄做首航到越南復國島
transcript.whisperx[147].start 5032.896
transcript.whisperx[147].end 5052.836
transcript.whisperx[147].text 那本來泰國清邁首航正好六月份行程衝到我很想去所以沒有做到下個月我還會做高雄到熊本的首航到熊本去所以其實這一陣子當然民航局幫我們很多的忙我們先表示感謝那當然就是
transcript.whisperx[148].start 5054.246
transcript.whisperx[148].end 5077.376
transcript.whisperx[148].text 我高雄的需求越來越多那當然需要再加強的就會越多所以我也經常跟局長煩不過就是說這個都是為了高雄好那為了我們的機場可以更順暢所以就會再要求的更多所以也麻煩次長跟局長
transcript.whisperx[149].start 5078.456
transcript.whisperx[149].end 5106.252
transcript.whisperx[149].text 就這個部分其實今天我還會要求高雄機場有機會公司化的事所以這個也麻煩部長今天沒來幫我也跟部長轉達一下這個其實非常的重要我們先看這個停機過夜空間的問題我不懂因為就是目前我比較仔細的去查就是我們停車位有48席
transcript.whisperx[150].start 5108.663
transcript.whisperx[150].end 5125.448
transcript.whisperx[150].text 那現在可以停的有36席那現在有在停的有26然後呢你再想一想就是後來我們航廈要再蓋那將來航廈202731席203239變成41跟47席比現在的48席還少
transcript.whisperx[151].start 5137.421
transcript.whisperx[151].end 5157.296
transcript.whisperx[151].text 那我一直在想說我們其實我也跟局長要求跟拜託就是我們要想很遠這16年的施工期太長那我在中間到底有哪一些可以改變哪一些可以去加強的所以就這個停車空間坦白講
transcript.whisperx[152].start 5158.53
transcript.whisperx[152].end 5186.261
transcript.whisperx[152].text 我們明天會再去看明天會再去看遠東那兩架停了很久的飛機一直都沒有移走遠東已經就沒有了就已經關掉了關掉了他的飛機還停在我們的停機坪這不是很慘嗎那桃園機場公司已經把它移走了我們高雄我本來還以為停一架結果還停了兩架
transcript.whisperx[153].start 5188.482
transcript.whisperx[153].end 5199.067
transcript.whisperx[153].text 所以像這個停車空間是不是請局長跟我們解惑一下到底是怎麼樣才會有更大的停車空間
transcript.whisperx[154].start 5201.429
transcript.whisperx[154].end 5221.554
transcript.whisperx[154].text 謝謝委員的敦促我想在那個機瓶的部分我們高雄機場有48個機瓶那基本上就像委員所講的過去來講它會有12個席位它是認為說這12個機瓶不能用那在這一段時間我們重新盤整就是說這12個席位裡面有兩個大的機瓶是供遠東用
transcript.whisperx[155].start 5224.835
transcript.whisperx[155].end 5240.785
transcript.whisperx[155].text 那這兩個大的我們會去做調整可能我們在短期內我們就會把它做調整把這兩個大機坪可能把這個遠東的飛機拉開會把它做成四個小機坪兩大變成四小什麼時候有機會完成我們會盡快來處理
transcript.whisperx[156].start 5242.766
transcript.whisperx[156].end 5258.605
transcript.whisperx[156].text 就是說我們現在確定了我們就會來做這個動作把它拉開然後把機坪做這樣就可以增加4個電車空間對 增加 至少增加2個對 2個就給遠東那剛剛講了12個裡面有2個大機坪是這樣那另外有一席是供EMS用的
transcript.whisperx[157].start 5259.285
transcript.whisperx[157].end 5279.854
transcript.whisperx[157].text 就是那個緊急醫療後送的專機用那另外有一席這個停車位是機位它是因為有損壞一席兩席還好我看到的是差十席那剩下的八席就是我們檢討以後它可能是一些動線其實它是可以彈性調整使用
transcript.whisperx[158].start 5280.534
transcript.whisperx[158].end 5292.323
transcript.whisperx[158].text 是的所以這樣講起來其實原本的48席真正不能用的大概是4席那裡面有8席是可以依時段或者是運用情形彈性調整所以整個來講應該是我們檢討以後會有44席是可以運用
transcript.whisperx[159].start 5296.305
transcript.whisperx[159].end 5316.053
transcript.whisperx[159].text 然後至於在施工期間這邊有提到因為施工期間因為它是滑行道要北移所以有一些機坪這個登機樑梯的作業所以會有巴西會被影響那可是因為我們剛剛講我們有一些偵檢然後另外這個消防西側消防班西側的部分我們也會在短期內時間有限謝謝局長就是說我剛聽到可以辨識的是洗
transcript.whisperx[160].start 5321.115
transcript.whisperx[160].end 5345.735
transcript.whisperx[160].text 我就心裡充滿了喜悅以前沒有去要求大家都沒有都忽視了這些問題那今天我們正式的要求那局長也已經有預作準備也打算就說我們有可能先變成試洗除了緊急 除了其他的特殊用途之外那遠東也會盡快把它移走所以
transcript.whisperx[161].start 5346.974
transcript.whisperx[161].end 5371.151
transcript.whisperx[161].text 我覺得這對小港機場高雄機場是好事所以這個就要特別感謝局長盡快完成好不好因為其實我這一陣子拜訪了十幾家的航空公司誰跟我反應我就不講但是也有航空公司跟我反應就是他要停機的空間但是沒有所以他就進不到高雄了
transcript.whisperx[162].start 5372.697
transcript.whisperx[162].end 5397.228
transcript.whisperx[162].text 所以這在在都會影響到高雄的經營的問題所以我想提供局長跟市長一個概念就是我們高雄演唱會經濟我們高雄現在這麼多的科技大廠到高雄來為什麼你知道嗎因為我們的市長其實秦邁市長有跟我提過我們就是很有生意的去邀請人來你要什麼來我盡量跟你配合
transcript.whisperx[163].start 5399.283
transcript.whisperx[163].end 5416.74
transcript.whisperx[163].text 你有什麼需求,我盡量來幫你設想今天如果是一個公司,他要來A城市我們高雄市,我們是這種態度要去B城市,我就說無關心境啊我也不一定,你要來,你要來照頂數啊這樣那個心態,你要想他會去對他
transcript.whisperx[164].start 5423.12
transcript.whisperx[164].end 5451.001
transcript.whisperx[164].text 所以其實我們高雄這一陣子進步這麼大就是也謝謝我們齊邁市長事實上我們就是用這個態度在迎接科技大廠在迎接演唱會城市演唱會主辦單位所以這樣子我們才會跑這麼快那相對的就是香港機場高雄機場我希望態度決定高度
transcript.whisperx[165].start 5452.867
transcript.whisperx[165].end 5476.477
transcript.whisperx[165].text 格局決定結局我覺得小港機場、高雄機場會不一樣還有很大的成長的空間我們看第二頁你可以看到桃園機場它的網站裡面這個字太小了什麼客運量、客貨量那包括那個CO2那個包括節能減碳
transcript.whisperx[166].start 5478.264
transcript.whisperx[166].end 5504.975
transcript.whisperx[166].text 這些都已經在思考了有很多都已經在思考了我不知道我們高雄機場這些問題有都思考了嗎那有一個簡單的概念就是說當時在考慮桃園機場公司化的時候我想其實也有考慮到高雄機場公司化我知道這件事情不是很好做但是我認為這是一個好的方向
transcript.whisperx[167].start 5506.791
transcript.whisperx[167].end 5535.307
transcript.whisperx[167].text 高雄機場其實你現在比較機場公司化之後第一,員工的薪水會提高這個就是對員工來講也是有一個利己的好處啦第二個我剛才看那個監管分離港務公司跟航港局其實以前就是一個單位嘛沒有分開嘛其實我上個禮拜去參加港務公司一個物流公司的一個上樑的典禮
transcript.whisperx[168].start 5536.479
transcript.whisperx[168].end 5564.476
transcript.whisperx[168].text 我聽到港務公司說我們港務公司集團我聽起來很有大氣很有魄力港務公司集團其實你看台北港、隔壁港、台中港、九龍港這真的很公司化之後業務的壓力公司的活力
transcript.whisperx[169].start 5566.613
transcript.whisperx[169].end 5593.175
transcript.whisperx[169].text 坦白講真的有進步所以我就一直在思考高雄機場有沒有機會公司化那包括你法治人士業務財務等等這個其實104年的時候桃園機場公司他們有做過可行性評估那我也跟局長反應過很多次就是說我高雄希望有接駁機
transcript.whisperx[170].start 5595.134
transcript.whisperx[170].end 5623.057
transcript.whisperx[170].text 我們高雄人如果要來投降基座,回去出國40年,有沒有方便?我們要多行李,大卡小卡我們要坐騎乘車,沒有就坐捷運去高鐵站高鐵站再坐到投降,投降再坐捷運,沒有再坐騎乘車多大包小包的行李,半山多而已,來到投降所以如果有機會有接駁機的話
transcript.whisperx[171].start 5625.484
transcript.whisperx[171].end 5646.916
transcript.whisperx[171].text 事實上我們就在高雄機場就登機可以省時間,可以省行李,這樣半山過年我覺得這個如果高雄機場有用心去思考我認為不是不可能做得到如果說,反正就隨時臨,有沒有都沒關係這樣就都沒有了
transcript.whisperx[172].start 5650.749
transcript.whisperx[172].end 5675.006
transcript.whisperx[172].text 所以其實這陣子我再強調一次我很感謝民航局坦白講局長經常被我煩東煩西啦也解決了不少的問題我們也先表示感謝啦因為他們說有幫我們做我們要先感謝這樣大家做比較開心啦但是這個不一樣的翻轉我想這是一個
transcript.whisperx[173].start 5676.647
transcript.whisperx[173].end 5691.453
transcript.whisperx[173].text 很重大的思考所以我今天也很正式的提出來就是說高雄機場公司化的問題我希望交通部跟民航局可以慎重的思考甚至其他的
transcript.whisperx[174].start 5692.678
transcript.whisperx[174].end 5707.636
transcript.whisperx[174].text 類似港務公司跟航港局現在其實穩妥得很好監管分離 政企分離其實這是一個未來的走向所以希望說民航局可以正式地做一下思考 好不好
transcript.whisperx[175].start 5710.27
transcript.whisperx[175].end 5727.331
transcript.whisperx[175].text 跟委員報告這個部分我們在研議因為陶基成立的時候我也在交通部然後當初有他成立的背景然後港公司成立的方式也不一樣那他大概就是屬性不同不過我想這個都是一個可以評估的議題我知道我們今天是與眾心長還是非常慎重
transcript.whisperx[176].start 5730.054
transcript.whisperx[176].end 5750.179
transcript.whisperx[176].text 希望說我們高雄機場可以增加很多很多很好的很大的效率所以我長期在看我們高雄機場的所有的航班所有的機場的改變的發展所以我希望說民航局也能夠跟我用一樣的心境看12年以後
transcript.whisperx[177].start 5752.706
transcript.whisperx[177].end 5766.66
transcript.whisperx[177].text 我這12年一來,我新的行業發展好但是我中間還是不斷的在成長我想這是最重要的,不能說沒有等了,我們12年等了就歐裕去了所以這個部分我希望高雄機場戰戰兢兢
transcript.whisperx[178].start 5769.312
transcript.whisperx[178].end 5782.037
transcript.whisperx[178].text 我們看杜叔在背杜推 要很小心 要戰戰兢兢但是我們最後要看到 我們有信心 把它做好這樣好不好好 謝謝委員 我們會認真來處理好 謝謝次長 謝謝局長 謝謝好 謝謝許智傑委員好 接下來邀請林國成委員發言
transcript.whisperx[179].start 5804.192
transcript.whisperx[179].end 5829.191
transcript.whisperx[179].text 好 謝謝主席 那請陳政次請陳次長好 政次 因為我在想 因為今天題目啊當然是很大啦 也不是只有單項可是任何的節能減碳任何的淨零排放
transcript.whisperx[180].start 5830.834
transcript.whisperx[180].end 5858.026
transcript.whisperx[180].text 我們當然在立法院不是官員要來負責我想我們立法院當然也持有這些支持的態度那基本上我們特別要去強調的就是不要官員一味的你們做你們的立法院做我們的基本上這是沒有辦法去引導共鳴的
transcript.whisperx[181].start 5859.306
transcript.whisperx[181].end 5881.897
transcript.whisperx[181].text 因為未來的趨勢是世界趨勢任何人都沒有辦法去排斥的所以身為立法院任何一個人也有責任去了解這些跟幫忙如何去做到節能減碳以及淨零的一個標準
transcript.whisperx[182].start 5883.118
transcript.whisperx[182].end 5904.103
transcript.whisperx[182].text 所以在這裡我特別要提醒就針對輕能車的部分那輕能車也是一種那雖然不是大範圍但是輕能車這個部分我必須要提醒我們交通部不要又像過去裡面自駕車的後塵
transcript.whisperx[183].start 5908.07
transcript.whisperx[183].end 5931.106
transcript.whisperx[183].text 這個就代表什麼 我要提醒我們交通部不要龍頭蛇尾的政策看到老娘就開槍 一定要有規劃 一定要有計劃還有一定立法院要全力支援你去做預算這個做起來 才會天衣無縫 完整無缺啊
transcript.whisperx[184].start 5931.866
transcript.whisperx[184].end 5954.271
transcript.whisperx[184].text 不是嗎 是你同意吧 同意那我剛才已經講了我現在要談的我感覺到很奇怪為什麼我們給你調資料我們很用心給你調資料如何來配合那請問我調資料調一次資料寫得很詳細
transcript.whisperx[185].start 5955.931
transcript.whisperx[185].end 5967.808
transcript.whisperx[185].text 可是第二次你們又要來抽範抽範說立法委員只知道表皮層不需要注意大細節請問
transcript.whisperx[186].start 5971.294
transcript.whisperx[186].end 5989.655
transcript.whisperx[186].text 正是這到底是誰下的令立法委員不能了解更清楚的政策來做配合動作來幫忙你們預算爭取請問一下正是山陽下令的是陳部長或者陳次長或者林司長到底是誰
transcript.whisperx[187].start 5993.267
transcript.whisperx[187].end 6009.51
transcript.whisperx[187].text 這邊我跟委員這個報告一下委員講的一個部分的話大概就是說昨天提供給委員的一個說明資料啦那這個就是說我有跟同行講就是說有相關資料的話先讓我看過之後就趕快提供給委員是來那個
transcript.whisperx[188].start 6010.231
transcript.whisperx[188].end 6018.775
transcript.whisperx[188].text 那後來這個回來同仁有跟我講說已經有提供給委員這樣子的一個不是啦 次郎那問題就出來了就是你下令的喔第一次的資料寫了跟國花會跟經濟部裡面怎麼規劃怎麼樣去做很詳細啊我們一看就一目了然這是政策啊那當然在這個審預算啦或者知識部分當然我們要潛力
transcript.whisperx[189].start 6039.884
transcript.whisperx[189].end 6053.884
transcript.whisperx[189].text 你第二個公文給我湊換掉是寫這些表皮塵來 正直 你看你寫那個我要怎麼記起來所以我後面還有很多人在等快點 好不好
transcript.whisperx[190].start 6055.174
transcript.whisperx[190].end 6076.674
transcript.whisperx[190].text 是誰下令的我要了解的是這些昨天有請同仁修改的部分就是說修改第一段不是說要讓委員充分理解就是說推清門有三大要素第一個一定要有加薪站那第二個部分好了那個林市長我跟你講我也不要我只是要讓政策回去告訴部長
transcript.whisperx[191].start 6078.117
transcript.whisperx[191].end 6093.771
transcript.whisperx[191].text 立法委員有心幫忙你們推政策當然因為我們握有這個經費的審查權我們了解越多對你們的經費越有幫助啊這是在審議算不是我們不是有兩個重點嗎地方的建設或者創意的建設我們都沒有刪啊不是嗎
transcript.whisperx[192].start 6101.258
transcript.whisperx[192].end 6118.971
transcript.whisperx[192].text 那為什麼你們會把他寫官樣文章本來細節很清楚我一看就一目了然那為什麼要去撮放我不曉得但是我希望你們要去檢討不要以為立法委員了解你們所以這個叫做政策搖擺
transcript.whisperx[193].start 6121.192
transcript.whisperx[193].end 6140.241
transcript.whisperx[193].text 這叫什麼 你在怕什麼給立法委員知道你們的政策有什麼不行呢所以 政事 我不再跟你編這個你們自己要去檢討下次再發生這種事情我跟你講 我們沒有什麼我一個就是罵 一個就是動你們的預算所以我希望
transcript.whisperx[194].start 6141.081
transcript.whisperx[194].end 6160.424
transcript.whisperx[194].text 大家立法委員要幫你們結果喝人拍人你們搞不清楚所以我坦白跟你講從我當立法委員到現在我對交通政策我每一樣都非常支持的我不希望你們把立法委員的這些了解權當成是好像是賊
transcript.whisperx[195].start 6161.505
transcript.whisperx[195].end 6183.755
transcript.whisperx[195].text 不要這樣 立法委員有立法委員的職責該支持的我們就會支持好不好 政治這個反映給部長 不用再說了我不敢講說最起碼藐視國會可是你不讓立法委員了解你們的政策根本就是你們什麼怕什麼東西好不好 來接下來我用時間裡面因為我兩個同事兩個市長都在那邊等 來
transcript.whisperx[196].start 6193.159
transcript.whisperx[196].end 6203.346
transcript.whisperx[196].text 現在到底我們輕能車要發展我不反對我支持但是沒有加輕站他怎麼樣去行使呢
transcript.whisperx[197].start 6211.913
transcript.whisperx[197].end 6237.338
transcript.whisperx[197].text 現在只有高雄嘛嘉慶站現在是由中游公司在設置只有高雄有一個嘛北部地區你們要做人家就抗議了嘛所以整體上來看就是要這裡才會是推一個示範型那當然中游公司在設嘉慶站的時候他有相關的一個好啦沒有關係啦我只是要點出
transcript.whisperx[198].start 6238.118
transcript.whisperx[198].end 6257.178
transcript.whisperx[198].text 你們要推這些為什麼不併進一定要去做這些所以我只是提醒政次你要跟部長講既然要推這些加輕的這些加輕站那你當然這個這個輕能發展你以後就有辦法去發展那這樣的話
transcript.whisperx[199].start 6259.5
transcript.whisperx[199].end 6273.835
transcript.whisperx[199].text 要併進去發展才有辦法不要頭痛衣桶腳痛衣腳做一個表面這樣對節能減碳對於淨零沒有幫助的啦好不好好 另外一個那我要請教師長現在你們只有找葉澤開盤點會議幹什麼
transcript.whisperx[200].start 6280.963
transcript.whisperx[200].end 6305.725
transcript.whisperx[200].text 我們報告一下這個東西就是我剛剛有跟委員報告的部分就是說國內這個清冷部分目前是一個示範運行那我們也理解第一個部分要推清冷第一個一定要先有車輛那車輛最好是要有國產的車輛但是國內目前沒有這樣子國產的汽車那第二個部分要有這個家慶站好的那我知道來因為最後我要特別因為我們要有在地的檢驗站
transcript.whisperx[201].start 6307.486
transcript.whisperx[201].end 6329.927
transcript.whisperx[201].text 因為你不能講說國外檢驗的都一定國外吃飯是用叉子我們是用筷子所以完全不一樣所以我們要有在地的檢驗帳行車才會安全這是一條龍的整個有系統的發展才是對的現在完全沒有說實在話這個我說實在對於
transcript.whisperx[202].start 6334.571
transcript.whisperx[202].end 6345.117
transcript.whisperx[202].text 有關於這個輕能大客車的部分60項法規那其中有三項跟輕的整體跟那個輕儲存的部分目前有爭取預算在因為我本期重視的是這一塊我希望我希望
transcript.whisperx[203].start 6349.8
transcript.whisperx[203].end 6364.458
transcript.whisperx[203].text 當然輕能的這些大貨車我們希望把它做成功我們也期待交通部把它做得更完善因為這對節能減碳跟清零絕對有幫助所以我還是希望啦齁我還是希望部長
transcript.whisperx[204].start 6365.459
transcript.whisperx[204].end 6394.897
transcript.whisperx[204].text 希望責成市長把你們現在未來要做的希望給我了解你們要怎麼做但是我剛才提出這兩點我希望你們也要一併考慮好不好委員的要求我想我們會把整個因為這個是輕能源示範車輛我們的構想跟未來要怎麼樣推動整體的一個類似像書面資料提供給委員必要的時候也可以請市長特別跟委員做說明以上
transcript.whisperx[205].start 6394.977
transcript.whisperx[205].end 6409.849
transcript.whisperx[205].text 因為我們市長在等了謝謝林國成委員好那在這邊先行宣告等一下在本席質詢完之後休息10分鐘那接下來邀請林軍憲委員發言
transcript.whisperx[206].start 6418.447
transcript.whisperx[206].end 6441.994
transcript.whisperx[206].text 謝謝主席本席邀請我們交通部陳次長公總的陳局長陳局長二位好兩位好今天陳次長來剛好你也當過公總的局長所以我今天寫給你課一下你有看過這種標籤嗎兩個像三角形
transcript.whisperx[207].start 6446.454
transcript.whisperx[207].end 6475.337
transcript.whisperx[207].text 尖尖的錶 立法會就有標線嘛這個在我們台南 雪甲的華中路啦 它是台19線公總最近去給它重新鋪路道路品質提升改善但你標線化這種標線 你造成全國唯一一個經過十字路口的時候 你一定要蛇行而且蛇行合法 你沒有蛇行你就非法
transcript.whisperx[208].start 6476.238
transcript.whisperx[208].end 6498.938
transcript.whisperx[208].text 因為你沒有蛇行你就會壓到標線壓到標線要花錢為什麼你必須要蛇行呢來 我給你看個影片好不好來 次長你也一起看一下啦這台車經過我剛畫的那個路線他一定要抓到右邊來有沒有然後過了路口他一定要再開回來他不得不蛇行啦
transcript.whisperx[209].start 6500.302
transcript.whisperx[209].end 6522.059
transcript.whisperx[209].text 你不要小看這樣喔這條路是當地的一個鬧區喔那每天車輛很多那你為什麼把線畫成這樣子呢我們再回去上去看一下因為你要創造一個左轉空間但它又不是偏心左轉車道因為偏心左轉車道你不能影響執行車啦
transcript.whisperx[210].start 6523.615
transcript.whisperx[210].end 6551.774
transcript.whisperx[210].text 我在台南市的市區 爭取很多啦 健康路 中華西路 金華路 西門路我現在做很多經費 做很多經費的支持 做很多的偏見阻擋車道 反應非常好你這個是奇奇怪怪啦 因為你為了創造阻擋空間那你直行車變成沒有空間 一定要往右邊來那就跟機慢車輛搶在一起 所以他一定要捨行如果你要過馬路 你是直行的話 你是不是一定要捨行
transcript.whisperx[211].start 6552.834
transcript.whisperx[211].end 6570.317
transcript.whisperx[211].text 對不對所以你這種標線怎麼來的我也覺得很奇怪 我也看過這個阿嬤幫你問啦 他說這個標線型插畫線你再回去看一下 我們再看那個影片來 這次再看一次來你再看一次看看
transcript.whisperx[212].start 6572.531
transcript.whisperx[212].end 6589.631
transcript.whisperx[212].text 你現在經過入口你不能執行你一定要右偏過來跟機慢車搶到然後過入口再舍行回來再舍行回來執行到如果是所謂標線型潮汗線喔你有沒有畫斜線你真的沒有畫潮汗線
transcript.whisperx[213].start 6592.437
transcript.whisperx[213].end 6608.03
transcript.whisperx[213].text 我就問你們啊 那你根據是什麼如果沒有根據就算了 那竟然有根據啊他說根據道路交通標誌標線後置設置規制還有公路路線設計規範沒人知道有這個東西啦他說那是一個漸變型慢慢變化 延伸發明出來我不知道是不是這樣來的啦
transcript.whisperx[214].start 6618.698
transcript.whisperx[214].end 6646.171
transcript.whisperx[214].text 這個一定要改啦 局長是 你不蓋 你看到馬上 他們就把它磨除掉了因為它確實 我知道 是我們去辦一個會談話你們畫這種線 你們怎樣就把它劃掉啦但是你劃掉以後 你就磨損到路面嘛沒有菜 你的爐 大家做得比較漂亮你現在就要把它刷 用起來你就破壞到路面那為什麼會設計出這樣的標圈 這才是個問題啦
transcript.whisperx[215].start 6648.41
transcript.whisperx[215].end 6675.335
transcript.whisperx[215].text 那是怎麼通過你們內部是怎麼討論怎麼去畫圍住這個線來其實交通部有通過一個非常重要的規則這是運營所 運營所在嗎運營所在今年1月推出道路交通標誌標線號誌設置參考指引我想說這個指引很重要因為這個指引裡面他把各種標線怎麼畫
transcript.whisperx[216].start 6677.658
transcript.whisperx[216].end 6701.227
transcript.whisperx[216].text 統一了中央跟地方啦過去他們的中央跟地方都有落差啦地方都有變為違約中央有違約所以我們現在運營所今年運過通過這個參考指引喔他就是要解決啦中央地方 省車 鄉鎮 公售那個道路的品質現在連品質都要求要一致化然後呢 交通標誌 標線 號誌都要單一的實施
transcript.whisperx[217].start 6706.032
transcript.whisperx[217].end 6728.649
transcript.whisperx[217].text 很多縣市會產生奇奇怪怪的標線啊既然你有當做這個版本 那我也請交通部要趕快讓各縣市的交通局 地方的單位 宅仔一定要來參考這樣的一個指標來解決過去中央跟地方各自都有一些奇奇怪怪的東西的標線耗資嘛
transcript.whisperx[218].start 6731.613
transcript.whisperx[218].end 6756.084
transcript.whisperx[218].text 來 像剛剛那個地方 你要怎麼解決其實你應該 偏心左腦應該在這個地方就是這個 對不對 你在執行嘛執行車不能改變啦 執行車要直直開啦然後你要左轉的車 這裡有空間讓他左轉嘛不像你剛才那個 那個怪傻嘛那對面來車也一樣 只是對面可能會少一個近半車道那你們要去把它劃出來嘛
transcript.whisperx[219].start 6757.356
transcript.whisperx[219].end 6777.399
transcript.whisperx[219].text 我跟委員說明一下有關這個預言所的這樣一個參考指引部長也非常重視因為也涵班了所以要求部裡頭要對各縣市要做一些說明或考核然後去看他們是不是有確實按照這個指引來做一些相關改善
transcript.whisperx[220].start 6778.18
transcript.whisperx[220].end 6787.365
transcript.whisperx[220].text 那我下禮拜我會再去現場啦我再請公總派人來應該把那個標線給解決好那個路段對當地對台南合格的那個地方那是速斷橋一條路啦好 再來
transcript.whisperx[221].start 6794.307
transcript.whisperx[221].end 6821.258
transcript.whisperx[221].text 我要討論一個就是身障朋友如果要考駕照我還接觸到一個陳情案有一位身障朋友他在台南市要參加汽車考照但台南市沒有任何一個駕訓班有那個殘障特製的那種身障車讓他去考照所以這位朋友這位市民他就去問台南監理站台南監理站怎麼回答說叫他去駕駛 叫他去過永克
transcript.whisperx[222].start 6823.34
transcript.whisperx[222].end 6832.222
transcript.whisperx[222].text 那你對於深藏朋友是不是很不方便後來喔 他說自己騎的駕訓班有一台深藏的駕訓車 兩號這個人說 不然你叫我們台南監理站幫他把那台車借來嘛借來給我扣嘛 他就不用找我扛嘛我們就告訴他 不行 我們不想借來後來他來找我申請 我請我們監理站去幫忙有借回來啦
transcript.whisperx[223].start 6852.245
transcript.whisperx[223].end 6878.698
transcript.whisperx[223].text 但我意思就是說像這種事情其實不需要說讓民眾要去找民代啦找立委來幫忙這是一個服務嘛啊 等我來瞭解一下我才發現喔原來啊深藏朋友考駕照很不方便啦你可能知道啊台中以南我們全國台中伊朗所有的管區監理站都沒有深藏的駕訓車啦你要知道喔
transcript.whisperx[224].start 6882.168
transcript.whisperx[224].end 6909.07
transcript.whisperx[224].text 嘉義 監獄 等於嘉義雲林嘉義 台南一直到嘉義市台南的各地的監獄站沒有任何一台有身障朋友可以考駕照的駕訓車這個是很嚴重的問題那台南市更慘台南市是連駕訓班民間的駕訓班都連一台都沒有那周邊 周邊的
transcript.whisperx[225].start 6912.03
transcript.whisperx[225].end 6929.019
transcript.whisperx[225].text 駕訓班駕駛員有啦 歌勇有啦但是像高雄它是民間駕訓班有伸張車但監理站也沒有這個是不是應該我們監理站啦應該要有這樣的一台駕訓車吧來 沈議長
transcript.whisperx[226].start 6932.211
transcript.whisperx[226].end 6947.02
transcript.whisperx[226].text 跟我們報告沒有的部分我們已經要求就像這個台南跟嘉義地區的這個目前就是說在改裝這個我們的考驗車的部分今年會來執行那像台南的有一些駕訓班的這個考驗車還有訓練車
transcript.whisperx[227].start 6949.281
transcript.whisperx[227].end 6970.047
transcript.whisperx[227].text 的一個改裝我們也會來這個輔導這個台南地區的只是跟委員報告就是說比較少原因是因為身障的人士因為他的條件不太一樣他比如說上肢下肢左右邊所以他改裝的幅度也不是很一樣所以大部分來考試的其實他們都有自備車輛有的他是不一定能夠考像這個不然你就要負擔你的能力嘛
transcript.whisperx[228].start 6975.745
transcript.whisperx[228].end 7003.116
transcript.whisperx[228].text 我們盡量來看能不能你不能在台中 伊朗 高隆坡所有的感染者都沒有報台你要幹什麼對不對你說有些會有特殊狀況但你至少公家要有提供嘛那民眾說他要靠你 你就說沒有啦 台南沒有啦你自己去教他一個人靠你看 你要不要拿酒來後來我們有做這樣的一個服務啦但是
transcript.whisperx[229].start 7004.414
transcript.whisperx[229].end 7027.281
transcript.whisperx[229].text 我也請 我也請那個我們相關單位就身障朋友的考照需求我們一般是身障大概有 領有那個身障身障那個大概有五萬人喔五六萬人喔 那他們裡面如果有考駕照需求的話我希望是不是可以提供一定的一個方便性會 一定來協助好 我們謝謝兩位 謝謝次長 謝謝局長好 謝謝林俊憲委員
transcript.whisperx[230].start 7035.41
transcript.whisperx[230].end 7053.52
transcript.whisperx[230].text 接下來邀請李昆哲委員發言謝謝陳樹越召委 請一下陳彥博次長好 請陳次長
transcript.whisperx[231].start 7062.656
transcript.whisperx[231].end 7086.748
transcript.whisperx[231].text 市長我首先請教你光光也是你督導的一屋之一嘛對嗎那我先請教你我們現在春節的這個期間訂房率在12月26的時候啊2024年12月26那各縣市回報是不到4成那我們來比較2019年的春節期間的
transcript.whisperx[232].start 7087.688
transcript.whisperx[232].end 7106.808
transcript.whisperx[232].text 住房率最低的是4乘5那觀光旅館的住用率來講全國平均是到達63.74%那住用率最高的縣市台北市是71%高雄市也有66%那比較低的花蓮縣也有45%那2025年
transcript.whisperx[233].start 7111.095
transcript.whisperx[233].end 7135.974
transcript.whisperx[233].text 其實我們來看在春節的訂房率平均現在大概是4成因為我們看到12月26的時候各縣市他們有這個回報給觀光署的時候是還不到4成那1月6號這是最新的回報的數據地方政府回報給觀光署的訂房率
transcript.whisperx[234].start 7136.815
transcript.whisperx[234].end 7164.721
transcript.whisperx[234].text 列為有提升現在觀光旅館的訂房率全國平均是40.15%那訂房率最低的縣市華連縣也提升到25%了那其實市長你要注意來看2023年的春節7天前的這個平均訂房率是48%2024年的春節30天前平均訂房率是40%
transcript.whisperx[235].start 7166.081
transcript.whisperx[235].end 7173.443
transcript.whisperx[235].text 那15天前2024年的春節15天前的平均定房率是42%這是2024年的春節2023、2024的一個數據那2025他現在才只有4成而已市長你了解這個狀況你們有什麼對策嗎
transcript.whisperx[236].start 7186.94
transcript.whisperx[236].end 7209.855
transcript.whisperx[236].text 我想跟委員做一個說明就是這個定房率當然會依照各個不同的縣市的不同那委員剛才也特別提到現在是整體的定房率就是下降嗎你認為因素是什麼我覺得整體的大概今年的這個假期如果是假期大概是九天前前後後的話大概有高達十幾天
transcript.whisperx[237].start 7210.675
transcript.whisperx[237].end 7239.62
transcript.whisperx[237].text 所以呢多數很多的國人我們昨天開相關的這個輸運的一個計畫可以發現很多的國人是選擇出國所以出國也會有相當的影響這是一個但是呢因為這是今年的年假很長它的平均住房率是整個九天或幾天所以它會有一個平均的一個情形但是你如果看它這個核心的這個天數當然是因素之一譬如說
transcript.whisperx[238].start 7240.34
transcript.whisperx[238].end 7256.547
transcript.whisperx[238].text 初二到初四之間大年夜到初幾當然放假的天數會影響相關的住宿率這也是因素之一另外相關住宿的費用過於高昂
transcript.whisperx[239].start 7257.611
transcript.whisperx[239].end 7286.536
transcript.whisperx[239].text 也是不可否認的因素之一嘛對不對來說明一下有關這個房價的問題一直是長期以來國人的對於在國內旅遊的認為是說無法選擇在國內旅遊一個很重要的因素但是房價又會跟他所提供的這個旅館的這個服務品質也會有關係啦市長你當然也提到天數是一個問題然後費用是一個問題那交通部有什麼對應的策略嗎
transcript.whisperx[240].start 7290.241
transcript.whisperx[240].end 7317.056
transcript.whisperx[240].text 因為春節的時候其實在各縣市尤其是春節的時候完了以後會有燈會所以其實各個縣市其實在春節期間它也都會有相關的一個活動然後時間又那麼長所以很多的民眾也會選擇在這個春節期間譬如說現在住宿率低就是一個不爭的事實理由啦當然我們提到相關的因素那我們有什麼相關對應的策略嗎
transcript.whisperx[241].start 7317.996
transcript.whisperx[241].end 7335.261
transcript.whisperx[241].text 當然有人會提到是否要國旅的補助當然國旅補助是有它一定的這個規範不管是天災或者是疫情或者是整體淡季的時候的一種非常態性的這樣的一個補助但是純潔它就比較不屬於這個範圍
transcript.whisperx[242].start 7337.677
transcript.whisperx[242].end 7347.878
transcript.whisperx[242].text 而且這不是住宿率的問題 這是整體觀光產業會受到衝擊的一個問題啊交通部沒有拿出任何對應的辦法 這個讓我非常失望
transcript.whisperx[243].start 7351.439
transcript.whisperx[243].end 7368.69
transcript.whisperx[243].text 經常用補助不是一個好方法但是今年整年來講我們對於這個整個不管是國際觀光客來台或整體的這國內的有關旅遊如何復甦我想我們觀光署大概會有一系列的一個規劃
transcript.whisperx[244].start 7370.131
transcript.whisperx[244].end 7398.327
transcript.whisperx[244].text 你看你都講得吞吞吐吐我就認為你們交通部還拿不出對於提升國內旅遊以及吸引國外旅客到臺灣旅遊啊還沒有提出具體的政策你們必須要盡快的拿出相關對應的策略我想我會責請觀光署儘速把這個計畫這個旅遊業者大家都在期待交通部要有更進一步具體的作為能夠提升相關的觀光旅遊產業的發展
transcript.whisperx[245].start 7399.761
transcript.whisperx[245].end 7415.287
transcript.whisperx[245].text 那整個觀光產業的一個發展其實行政院最近也會召開相關的諮詢委員會那裡頭我們會在裡頭跟徵詢相關的業界的意見看如何來推動國內的觀光那你們認為你們交通部什麼時候會提出具體的做法
transcript.whisperx[246].start 7417.233
transcript.whisperx[246].end 7429.247
transcript.whisperx[246].text 因為相關的會議大概在一月的下旬所以我想我們近期應該會提出相關的一個方案這個民眾已經不太能接受現在目前觀光旅遊的這種狀況必須要提出具體的作為
transcript.whisperx[247].start 7432.731
transcript.whisperx[247].end 7450.618
transcript.whisperx[247].text 好 那我現在來請教你 我們今天的議題就是國際海事組織IMO在近兩年的NEPC的會議的結果它會要求國際航線以及航商要有具體的目標就是2030年以前
transcript.whisperx[248].start 7451.678
transcript.whisperx[248].end 7476.459
transcript.whisperx[248].text 碳強度要降低40%2040年預計要減少70%至80%並且要在2050年達到溫室氣體淨零排放的這樣一個標準當然它有一些具體的措施就是2030年這個傳播所使用的能源占比至少要有5%是來自於淨零的這個
transcript.whisperx[249].start 7478.641
transcript.whisperx[249].end 7503.998
transcript.whisperx[249].text 燃料而且要使用碳捕捉的系統捕捉傳播排放尾氣產生的二氧化碳而且並且要儲存新建或者是在建造中的船隻要嚴格的審查它傳播的能源效率設計的指數提高審查的標準等等那而且要航行中要使用相關的這種節能的技術
transcript.whisperx[250].start 7504.818
transcript.whisperx[250].end 7533.499
transcript.whisperx[250].text 那歐盟對於淨營的措施要求是更加的嚴格那其實我要請教的是市長我們對於台灣的各大港口對於相關這種國際的趨勢跟標準我們準備好了沒有我們有足夠的岸電設施嗎或者是我們未來要如何進行淨營燃料的添加是否有進行規劃來港澳公司要說明還是港港局
transcript.whisperx[251].start 7534.639
transcript.whisperx[251].end 7548.717
transcript.whisperx[251].text 好 那個目前我們也配合國際MO組織那目前我們所有的港口當中有已經建置了219座的低壓的岸墊
transcript.whisperx[252].start 7549.838
transcript.whisperx[252].end 7562.331
transcript.whisperx[252].text 那另外11座的高壓岸墊那在今年跟明年的話我們另外還要做建置5座尤其是基隆的那個郵輪一座那高雄一個郵輪三個貨櫃場
transcript.whisperx[253].start 7565.094
transcript.whisperx[253].end 7590.061
transcript.whisperx[253].text 那另外的話我們配合整個那個淨零碳排的話我們在高雄的話我們目前在在評估規劃LNG跟相關的劣甲醇一些燃料能夠降低那另外我們自己我們所有的港口就是我們也做一個配合那個智慧港灣所以我們那個自動門哨的話盡量能夠
transcript.whisperx[254].start 7592.882
transcript.whisperx[254].end 7610.136
transcript.whisperx[254].text 因為時間的關係我最後再請教一個小問題也是大議題那主流的四種淨零的燃料台灣的安全規格像LNG它的液化溫度要低於零下163度需要有低溫的這種防護態的儲存
transcript.whisperx[255].start 7613.457
transcript.whisperx[255].end 7637.832
transcript.whisperx[255].text 空間的需求是1.6倍那家村也是要常溫的長壓的液態儲存它空間需求是2.3然後安氣是要液化的溫度是要零下34度那它是有毒而且對人體的安全風險度最高它空間儲存也要2.9倍那氫氣也是要零下253度而且
transcript.whisperx[256].start 7640.939
transcript.whisperx[256].end 7659.12
transcript.whisperx[256].text 有容易爆炸或燃燒的這種危險它的空間需求最大要4.3倍那我們針對這種未來主流的這種淨零燃料的物理特性我們有足夠的安全規範嗎那個葉局長跟委員報告這個分兩個部分跟委員報告
transcript.whisperx[257].start 7659.44
transcript.whisperx[257].end 7672.017
transcript.whisperx[257].text 那第一個是針對這個LNG跟甲醇這種氣體或是低閃點的這個燃料的安全的部分我們在去年的1月已經依照存保法 101條採納EMO所發布的這個叫IGF code
transcript.whisperx[258].start 7677.364
transcript.whisperx[258].end 7691.294
transcript.whisperx[258].text 他是針對這樣的一個綠色能源的一般性的通用的規範所以這個部分我們已經跟國際接軌那第二個部分是針對特殊的淨零的燃料比如說氨氣
transcript.whisperx[259].start 7693.475
transcript.whisperx[259].end 7718.952
transcript.whisperx[259].text 這樣的一個特殊染料那EMO呢他也另外發布了臨時性的使用安全準則這個部分我們也喊請我們的行商來參考那氫氣的部分EMO目前還沒有發布是預計在2026年就明年會來發布那剛剛跟委員報告的氨氣跟氫氣這個部分他們都是所謂的臨時性的使用安全準則還不是這個強制性的規範
transcript.whisperx[260].start 7720.293
transcript.whisperx[260].end 7732.969
transcript.whisperx[260].text 那當他轉換成強制性的規範我們一定會依照傳播法來做一個內國法化的動作跟國際來做接軌來確保這個傳播操作的安全
transcript.whisperx[261].start 7733.7
transcript.whisperx[261].end 7762.412
transcript.whisperx[261].text 好那以上不過次長我是要提醒你我們的吸引國外的旅客是預證法律當然我們國旅在今年在2024年當然有逐漸恢復到疫情之前的水準但是春節這個住宿率真的是讓大家失望必須嚴加的督促必須做整體的一個重新的檢討跟規劃是我們會朝這個方向來努力謝謝李崑澤委員
transcript.whisperx[262].start 7770.74
transcript.whisperx[262].end 7783.354
transcript.whisperx[262].text 現在請陳素月召委發言謝謝主席 請主席 要請陳次長請陳英博次長
transcript.whisperx[263].start 7791.205
transcript.whisperx[263].end 7808.233
transcript.whisperx[263].text 市長早安今天委員會是針對陸海空交通運輸業因應近年排放轉型的改善措施那相關單位都有做了這個報告那我們也知道就是說有關運輸的部分就是我們交通部要主責就是
transcript.whisperx[264].start 7809.713
transcript.whisperx[264].end 7830.004
transcript.whisperx[264].text 這個淨零排放的相關的一個政策那我們看到就是在2023年4月行政院有核定了這個12項的關鍵戰略行動計畫那關鍵戰略10就是淨零綠生活就是由交通部來主責那交通部就是預計要推動營造深度的減碳運輸計畫還有這個低碳交通區的規劃與示範交通場域設施節能減碳
transcript.whisperx[265].start 7836.227
transcript.whisperx[265].end 7862.438
transcript.whisperx[265].text 還有基礎設施調試等這個重點的工作那我們也看到在114年度的總預算就是我們剛剛審完主要在運營所的部分它有編列了這個運輸研究業務營造深度減碳運輸環境及打造低耗冷交通場域的計畫編列了4050萬這個是就是分年執行的一個計畫
transcript.whisperx[266].start 7864.159
transcript.whisperx[266].end 7889.729
transcript.whisperx[266].text 交通部也編了六千萬元要用在講補助費補助直轄市及各縣市政府建立低碳交通示範區這樣子的一個計畫那在這邊我想請教一下就是這個建立低碳交通示範區這個是一個很新的觀念那我不曉得我們交通部要怎麼去推動然後要做到什麼程度是不是可以請
transcript.whisperx[267].start 7890.669
transcript.whisperx[267].end 7914.736
transcript.whisperx[267].text 市長先簡單講一下我有簡單說明以後再請運營所或供應司來做說明原則上低碳交通區的一個概念剛剛委員特別提到其實是整個在國際間有關淨零轉型上各國大概有幾個國家會採行的一個措施就希望在那個區域裡面的運具也好或是旅行的型態也好都能夠採用這個低碳
transcript.whisperx[268].start 7916.676
transcript.whisperx[268].end 7939.894
transcript.whisperx[268].text 或者是近鄰的一個工具在這裡頭運作所以呢至於說要怎麼做這也才會有運輸研究所先要就這一個低碳交通區他會去做一個相關的研究研究完了以後他就訂定在今年訂定了相關一個補助的要點然後在要點以後才會在今年的預算編列來補助各地方政府看怎麼樣來實施這個有關低碳交通區
transcript.whisperx[269].start 7940.975
transcript.whisperx[269].end 7961.481
transcript.whisperx[269].text 但是這個地攤交通區的一個未來的一個構想跟想像要如何執行其實還少了一個相關的一個指引所以目前我也是請這個運營所就這個指引來告訴大家如何來做那原則上做的話會分三個區域一個當然是都會區的一個是有關這個應該是
transcript.whisperx[270].start 7963.602
transcript.whisperx[270].end 7975.499
transcript.whisperx[270].text 景區的景區的一個那有另外一個是有關外島低碳的這樣的一個低碳的交通區的這個概念所以原則上是朝這個三個方向來來做以上
transcript.whisperx[271].start 7975.896
transcript.whisperx[271].end 8002.346
transcript.whisperx[271].text 好 那請議員說明有關於那個低碳交通區這個部分就是剛剛次長提到因為整個低碳的部分本來他是從整個淨零排放這個部分然後把整個高溫的一個這個印記能夠把它排除在外那希望能夠從一個小範圍慢慢地推廣讓整個空氣的這個玻璃能夠那個把它建置起來
transcript.whisperx[272].start 8003.186
transcript.whisperx[272].end 8025.176
transcript.whisperx[272].text 因為我們整個在推進的進度就是說剛剛講了有一些是在都會區譬如說在新西華區或是巴黎這些市區或是在風景區來做一些管制那另外在這個新興的那個新市鎮或是一個部分可以去做一些比較完整一點可以管制這些車輛的部分可以
transcript.whisperx[273].start 8026.757
transcript.whisperx[273].end 8044.795
transcript.whisperx[273].text 來處理後續的話當然這個地方擁有區這個草案已經出來了那後續的話供應司這邊我們整個部門就會來繼續來補助這個地方政府因為這是地方知識事項那由這個部門來逐漸來推進一些計畫
transcript.whisperx[274].start 8046.769
transcript.whisperx[274].end 8065.806
transcript.whisperx[274].text 好 那我們知道就是也包括剛剛次長回答的 育年所就是要進行收集跟彙整國內外有關低碳交通區的類似的案例的實施內容然後要檢視我們低碳交通區相關的法規缺口還有掩體相關的法制可是剛剛也有提到說這個要點
transcript.whisperx[275].start 8068.569
transcript.whisperx[275].end 8085.73
transcript.whisperx[275].text 你才剛提出嘛那據我所得到的訊息我不曉得現在有沒有更新的進度就是在去年就是113年8月10號運營所有將低碳交通區的補助作業要點函送交通部可是交通部核定了嗎市長回答一下
transcript.whisperx[276].start 8087.83
transcript.whisperx[276].end 8105.526
transcript.whisperx[276].text 合訂了嗎?這個要點是經過交通部合訂就可以了,那剛才我有說明,正在這個部裡頭大概做一些旅遊,那另外一個我們希望這個要點以後能夠去說明給地方更詳細的一個指引,看怎麼樣來做,所以這個東西部裡頭應該還在檢討中,是
transcript.whisperx[277].start 8108.755
transcript.whisperx[277].end 8123.602
transcript.whisperx[277].text 所以這個要點就是交通部核定就可以了那還沒確定那交通部核定了嗎跟我們補充報告一下第一個部分這個要點基本上交通部這個核定就可以不用送到對那核定就可以那核定了嗎那目前市裡面
transcript.whisperx[278].start 8124.122
transcript.whisperx[278].end 8139.456
transcript.whisperx[278].text 正在這個就是說修正運營所送上來的一個這個草案那我這邊也特別跟委員報告就是說這個地攤交通區的部分的話大概就是說在目前有一些電動化跟地攤化還有燃油這些運具的使用這個過程當中
transcript.whisperx[279].start 8140.737
transcript.whisperx[279].end 8166.736
transcript.whisperx[279].text 那希望說建立一些這個地攤化跟這個電動化的一個這個環境那我們期待說這些相關的這個環境的建立不要以管制為首要應該裡面還有一些相關配套就是說讓大家很自然去這個熟悉使用這樣子的部分所以這些相關補助要點的部分的話我們細節是裡面還在檢討那另外一個部分的話剛剛委員有提到就是相關地方政府的部分其實大概整個這個運營所在過程當中
transcript.whisperx[280].start 8167.717
transcript.whisperx[280].end 8183.554
transcript.whisperx[280].text 有跟地方政府做討論那其實也有很多這個地方政府有表達這樣子的意願那這些相關未來因為確實六千萬的金額不多啦那在這個補助要點裡面就必須要有一個這個遴選的一個程序這個部分我們就要比較特別周圍去做一個考量
transcript.whisperx[281].start 8184.355
transcript.whisperx[281].end 8202.024
transcript.whisperx[281].text 是好那就是剛剛你們的回覆就是可以看得出來目前是要點交通部也還沒有核定那你們就已經先框了這個預算那我不曉得說這樣接下來你們的這個執行到底能不能順利那我剛剛有請教次長說
transcript.whisperx[282].start 8203.084
transcript.whisperx[282].end 8225.735
transcript.whisperx[282].text 我們這個低碳交通區要進行到什麼樣的程度是參照歐盟的方式嗎因為我們來看一下就是有關歐盟的他們的一個實施的一個方式事實上有關歐盟他們實施這個低碳交通區他們也是經過了很多年的討論、試行還有試應之後才去實施的
transcript.whisperx[283].start 8226.155
transcript.whisperx[283].end 8241.429
transcript.whisperx[283].text 那我們是這個觀念我想一般民眾可能都還完全不知道那我們現在就要來補助那補助意思就是要去落實的嘛那我不曉得說在今年有哪一個縣市會來做那因為我們的國情啊民情還有我們
transcript.whisperx[284].start 8241.949
transcript.whisperx[284].end 8245.672
transcript.whisperx[284].text 的地理環境地狹人稠我不曉得說我們來實施這個會不會遇到阻礙啦其實以我的看法我覺得應該會會有很大的阻礙啦因為你看這個以德國歐洲來看德國他們的這個低碳交通區他是將車牌
transcript.whisperx[285].start 8260.904
transcript.whisperx[285].end 8283.779
transcript.whisperx[285].text 那個排放量是分為三種然後有用三個顏色去區分然後經過幾十年的過渡期檢討然後他在2021年的時候他們就說貼紅色貼紙的車輛就禁止進入低排放區然後貼綠色貼紙的車輛才可以駛入低排放區否則就是會有罰則罰款那我不曉得我們
transcript.whisperx[286].start 8286.861
transcript.whisperx[286].end 8306.955
transcript.whisperx[286].text 是朝這個方向嗎我們有可能做到這樣子的一個階段嗎我想跟委員做說明剛才講這個示範區而且它是在2050的淨零排放的路徑藍圖裡面所以不會是在今年一開始要實施的時候就採取這麼嚴格的管制的作為所以你們補助的話
transcript.whisperx[287].start 8308.936
transcript.whisperx[287].end 8325.382
transcript.whisperx[287].text 區域漸進而且剛才我有特別提到他會有幾個區域在做比如說都市型的或者是景點跟離島的或者是工業區等等的所以他會選擇一個比較適宜的地方採取用鼓勵的方式先行的方式來做處理
transcript.whisperx[288].start 8326.002
transcript.whisperx[288].end 8344.11
transcript.whisperx[288].text 是 我想就是當然就是說淨零碳排2050是一個國際的一個趨勢那每一個部會都有自己要努力的一個目標那會有要擬定的一個政策那我們希望就是說這樣子的一個政策在推動的過程真的要
transcript.whisperx[289].start 8345.17
transcript.whisperx[289].end 8365.526
transcript.whisperx[289].text 就是要去考量到我們的民情然後也要加強去宣導因為不能驟然實施不然可能就是會造成很大的不適應就是會引起很大的反彈跟這個民怨好 謝謝委員的指導 謝謝好 現在休息十分鐘
transcript.whisperx[290].start 8383.832
transcript.whisperx[290].end 8387.773
transcript.whisperx[290].text 你們感覺是站到一個...
transcript.whisperx[291].start 8409.399
transcript.whisperx[291].end 8416.241
transcript.whisperx[291].text 還有杯子,還有一個燒烤箱還有一個燒烤箱還有一個燒烤箱還有一個燒烤箱還有一個燒烤箱
transcript.whisperx[292].start 8437.689
transcript.whisperx[292].end 8440.151
transcript.whisperx[292].text 嗯嗯
transcript.whisperx[293].start 8457.31
transcript.whisperx[293].end 8457.33
transcript.whisperx[293].text 鞭筍
transcript.whisperx[294].start 8469.801
transcript.whisperx[294].end 8469.821
transcript.whisperx[294].text
transcript.whisperx[295].start 8487.569
transcript.whisperx[295].end 8493.911
transcript.whisperx[295].text 要炒海鮮蚊子蚊子海鮮蚊子蚊子蚊子
transcript.whisperx[296].start 8516.396
transcript.whisperx[296].end 8535.746
transcript.whisperx[296].text 這裏有個大廈,這裏有個大廈,這裏有個大廈,
transcript.whisperx[297].start 8540.708
transcript.whisperx[297].end 8558.626
transcript.whisperx[297].text 響鐘
transcript.whisperx[298].start 8563.375
transcript.whisperx[298].end 8563.796
transcript.whisperx[298].text 這裏有個大廈
transcript.whisperx[299].start 8585.25
transcript.whisperx[299].end 8587.431
transcript.whisperx[299].text 謝謝大家
transcript.whisperx[300].start 8612.942
transcript.whisperx[300].end 8613.963
transcript.whisperx[300].text 嗯嗯
transcript.whisperx[301].start 8630.439
transcript.whisperx[301].end 8630.619
transcript.whisperx[301].text 嗯嗯嗯
transcript.whisperx[302].start 8654.425
transcript.whisperx[302].end 8655.246
transcript.whisperx[302].text 我今天好像
transcript.whisperx[303].start 8683.617
transcript.whisperx[303].end 8684.458
transcript.whisperx[303].text 這間餐廳的餐廳是一間餐廳
transcript.whisperx[304].start 8705.493
transcript.whisperx[304].end 8707.514
transcript.whisperx[304].text 明天 明天要下禮拜才去喔
transcript.whisperx[305].start 8733.106
transcript.whisperx[305].end 8735.388
transcript.whisperx[305].text 中文字幕志愿者 李宗盛
transcript.whisperx[306].start 8752.661
transcript.whisperx[306].end 8752.721
transcript.whisperx[306].text 嗯嗯
transcript.whisperx[307].start 8787.312
transcript.whisperx[307].end 8788.993
transcript.whisperx[307].text 謝謝大家
transcript.whisperx[308].start 8815.118
transcript.whisperx[308].end 8817.479
transcript.whisperx[308].text 謝謝大家
transcript.whisperx[309].start 8853.355
transcript.whisperx[309].end 8853.675
transcript.whisperx[309].text 謝謝大家
transcript.whisperx[310].start 8873.702
transcript.whisperx[310].end 8884.073
transcript.whisperx[310].text 河沙沙沙
transcript.whisperx[311].start 8897.004
transcript.whisperx[311].end 8898.745
transcript.whisperx[311].text 這裏是大廈的大廈
transcript.whisperx[312].start 8913.219
transcript.whisperx[312].end 8934.849
transcript.whisperx[312].text 這間餐廳的餐廳是一間餐廳
transcript.whisperx[313].start 8950.185
transcript.whisperx[313].end 8952.046
transcript.whisperx[313].text 嗯嗯
transcript.whisperx[314].start 8974.586
transcript.whisperx[314].end 8993.757
transcript.whisperx[314].text 好現在繼續開會接下來邀請魯明哲召委質詢喂好謝主席有請我們交通部陳次長請陳次長關公署
transcript.whisperx[315].start 9007.013
transcript.whisperx[315].end 9015.178
transcript.whisperx[315].text 這樣我直接請教一下因為這是我在今年的3月22號大概去年已經變去年了九個多月了
transcript.whisperx[316].start 9016.363
transcript.whisperx[316].end 9036.442
transcript.whisperx[316].text 我們特別在總質詢的時候雖然這個時代已經變了我覺得有一些政策的一個延續我當時在問之前我們政府院長說這個大概五六百萬的轉機旅客轉機旅客在台灣秀在機場就轉出去了如果能夠把它納入變成我們過境觀光
transcript.whisperx[317].start 9037.783
transcript.whisperx[317].end 9060.82
transcript.whisperx[317].text 的一部分的話不管是近距離能夠有一些產值我們覺得他當時提的idea很好所以我們那時候就問那這個到底要怎麼做預計時程如何所以當時我們陳建仁院長特別說因為轉機關關跨部會確實跨部會跨部會包括要證照啊怎麼路徑啊怎麼安排啊確實跨部會所以要
transcript.whisperx[318].start 9062.182
transcript.whisperx[318].end 9091.282
transcript.whisperx[318].text 研究 好好研議中 希望早日推動啊那我現在再問這句話就是說 九個月了目前研議的狀況如何 開了幾次會呃 呃 委員這容我我發現要找個署長他沒來嘛 是那你就 自以奴隸啊呃 不是自以奴隸還是市長啊 哪個市長知道啊 因為我沒有開過會啦所以 所以我 我可能相關 呃 官發署應該有相關的研議啦那研議的結果是不是另外提供給委員參考 是所以你沒 你也不知道什麼狀況
transcript.whisperx[319].start 9092.419
transcript.whisperx[319].end 9100.082
transcript.whisperx[319].text 我知道觀光署有就這一部分在研議如何讓這個轉接的旅客能夠進到國內順道觀光你們那個司長有來嗎負責觀光的司長沒來現在完全沒來那就次長單打了
transcript.whisperx[320].start 9107.216
transcript.whisperx[320].end 9135.998
transcript.whisperx[320].text 那我的意思就是說這樣的一個政策因為是讓他有他的一個急迫性這也是我們台灣的一個重要的一個資源在疫情之後說實在的我們台灣的轉機旅客是不斷的向上升機場都是轉機的旅客很多從東南亞轉歐洲的過去都在別的機場現在都在以台灣我們這邊桃園機場為基地所以當這個人數增加的時候我們看的來
transcript.whisperx[321].start 9137.379
transcript.whisperx[321].end 9153.34
transcript.whisperx[321].text 直接來看一下因為我們好不容易要推嘛過境啊這些過境旅客這個半日遊的一個情況因為他們這個轉機的時間不一定嘛比如半日遊或四個小時就帶他去台灣旅遊消費一下我們來看一下
transcript.whisperx[322].start 9154.724
transcript.whisperx[322].end 9179.564
transcript.whisperx[322].text 我們得到的數據說你看112年113年113年剛過完轉居旅客在去年你們就11月多給我們的資料連續兩年112年總共有625萬113年667萬其實人數真的是蠻多的跟之前政府委員長期許的人數這麼多能不能抓一些留下來結果抓了多少呢這從112年的5月份
transcript.whisperx[323].start 9181.405
transcript.whisperx[323].end 9193.52
transcript.whisperx[323].text 到13年的11月大概一年七個月總共大概母數我覺得大概差不多800萬到900萬人裡面只留下了1.4萬人
transcript.whisperx[324].start 9195.819
transcript.whisperx[324].end 9225.354
transcript.whisperx[324].text 能夠過境旅遊那中間有些不是觀光署的問題不是交通的問題嘛所以那時候叫你們去研議為什麼呢因為鎮照他許可進來人本身就少嘛對不對那其他你要很繁複的簽證手續人家那個只有四個小時沒有辦法給你搞這個很多的問題要去解決但是我們現在急的原因就是說你看看喔你看看這個的部分到13年的話才大概1.4萬左右啦齁那其中呢
transcript.whisperx[325].start 9226.906
transcript.whisperx[325].end 9244.684
transcript.whisperx[325].text 看最下面一行就是在自由行自由行這1.4萬人他自己進來大概自己遊玩的4%專人導覽就各單位觀光單位專人導覽去安排這個部分在台北市的
transcript.whisperx[326].start 9245.385
transcript.whisperx[326].end 9272.482
transcript.whisperx[326].text 也有大概六千多人我們桃園也很急啊因為桃園做集結大概兩三站大概四站就到了嘛金浦的鬧區啊 或者進市區嘛也有一千多人新北一百一四人所以我們是覺得確實有這樣的一個機會然後透過你組合的譬如說 簽證你比較有疑慮的就組團式的來進來所以想方設法欸 次長啊你到底要不要做啊
transcript.whisperx[327].start 9274.005
transcript.whisperx[327].end 9300.803
transcript.whisperx[327].text 我想我跟委員報告委員下面這一行其實現行就有這樣的一個機制只是量實在是很少那剛才委員特別提到如何利用這個轉機的人數來進入國內做大概是短時間的一個觀光這個過境觀光這部分觀光署我的了解他們有內部正在要推一個計畫來辦理這個方向是會朝這個方向去做的
transcript.whisperx[328].start 9301.445
transcript.whisperx[328].end 9322.904
transcript.whisperx[328].text 好 我想次長因為現在民航局長大概跟你好像關係也不大嘛你就飛機把他載進來就好了那其實我們現在有蠻多的願景因為就真的很急今年年初去提這件事情結果在大概剩下34天台灣燈會正好在桃園正好在A18的戰區坦白講大概從A17到A19的戰區只要從機場
transcript.whisperx[329].start 9327.85
transcript.whisperx[329].end 9354.876
transcript.whisperx[329].text 二航廈以二航廈為例的話就大概三到四站就直接參與燈會了所以坦白講如果有過境的一個轉聚旅客在這個階段一定是他們的首選所以我看起來又搭配不上我今天是真的期許啦我看到部長也特別說這一次因為是12年設計的是一個SIGMA無限的那個概念希望台灣的希望無限那我也希望交通部跟
transcript.whisperx[330].start 9355.896
transcript.whisperx[330].end 9374.535
transcript.whisperx[330].text 相關的單位我感覺在轉居旅客這個議題能力展現的非常非常有限真的希望你們能夠認真的加強當然包括了這個官務啊移民署啊真的要來開會一下啦真的要來開會啦有沒有辦法大概什麼時候主導一下
transcript.whisperx[331].start 9375.075
transcript.whisperx[331].end 9403.243
transcript.whisperx[331].text 我想委員這個建議很好但你不能推給觀光署啦你一定要部長級的甚至找那個要行政院級的才有辦法召集這些人我想委員這一部分我會找觀光署來談一下因為這牽涉到觀光署剛才也特別聽到像這個淘機公司啊或者是相關的這個內政部等等單位我們來談一下看如何透過這樣在燈會期間在桃園地區做轉機的旅客看如何可以
transcript.whisperx[332].start 9404.243
transcript.whisperx[332].end 9428.716
transcript.whisperx[332].text 其實關務最重要啦好不好 關務如果沒有簽證什麼譬如說移民署這個部分他簽證沒有辦法發或者說短期的沒有辦法去做處理都沒有用那我們再來看看那我今天問觀光署那你就一併回答囉那你今天回答很簡單我會跟觀光署署長講聽說他有做但是我覺得這個問題從你之前做這個局長到現在次長的時候你應該聽過很多次嘛
transcript.whisperx[333].start 9429.196
transcript.whisperx[333].end 9446.77
transcript.whisperx[333].text 因為我們觀光署他做了很多的影片過去疫情期間花了很多錢讓大家神遊就是你網路還可以透過看影片去各地旅遊結果點閱率非常非常差那我現在蠻急的因為我們台灣都會有時效性對不對
transcript.whisperx[334].start 9448.251
transcript.whisperx[334].end 9470.228
transcript.whisperx[334].text 以今年來講2月12號就開始了那簡單來講還剩三四天那你們十天前上架的影片啊花了兩百多萬去做影片做三個影片啊國際形象還沒上架啦預計一月上架啦那我們看到你們上架兩個影片啊大概都十天啊從昨天去統計啊第一個影片大概中文
transcript.whisperx[335].start 9471.691
transcript.whisperx[335].end 9493.174
transcript.whisperx[335].text 點閱人數一千多人嘛那其他我們就不講了第二個影片中文版的點閱大概不到一千人那我不知道啦如果十天如果還剩下三個十天如果我們花幾百萬要弄這樣的這個東西我覺得很奇怪那我拜託次長我也不問你啊因為可能也不清楚那你們這個的部分
transcript.whisperx[336].start 9494.363
transcript.whisperx[336].end 9509.793
transcript.whisperx[336].text 他們那個廣告 結果我們打電話去問說你們這個做了影片之後現在因為每一個社群平台都有他的演算法哪有讓你那麼輕鬆的你影片做得再好 再唯美不好意思 沒有觸局率啊他不會讓你去觸局 或者觸局有限
transcript.whisperx[337].start 9510.854
transcript.whisperx[337].end 9528.682
transcript.whisperx[337].text 所以一定都會要參查投放所以他跟我講說我們純粹有兩百多萬就請他做影片然後就放到架裡面蛤 有沒有投放 精準投放都會在桃園 桃竹苗是不是精準投放 他說沒有那我們再來看看有百分之三十桃園市市政府做的
transcript.whisperx[338].start 9529.682
transcript.whisperx[338].end 9548.493
transcript.whisperx[338].text 他目前同樣10天10天他目前而且是2分20秒的你們剛剛是30秒到底越短的影片越多人點閱結果他已經3.4萬你們才1000發生什麼事因為人家的錢奇怪還可以請明星當然第二個
transcript.whisperx[339].start 9550.216
transcript.whisperx[339].end 9573.89
transcript.whisperx[339].text 他們在地方透過地方的FB LINE去幫忙推這個的影片然後又預算裡面15%是投放我要拜託能不能跟包括現在所有在座局長你們如果要做這些廣告如果你們的招標案裡面不留投放廣告的這個部分你等於是完完全全就是作廢他留了15%
transcript.whisperx[340].start 9575.531
transcript.whisperx[340].end 9584.919
transcript.whisperx[340].text 百分之十五所以你回去能夠了解一下建議一下好吧那最後一個問題啊這個問題應該可以回答那應該問你現在唐人士政府剩下三四天
transcript.whisperx[341].start 9586.209
transcript.whisperx[341].end 9615.251
transcript.whisperx[341].text 就要舉辦燈會了你們可不可以也幫幫忙一下你也知道這不是工作天還有三十幾天過年所有的工班所有要人大家都有休假計劃了到底他願不願意配合你能不能事前準備事實上 討厭市政府這個主辦單位就剩十幾天了二十萬就過年了嘛過年之後你再招標不定大家都休年假了所以 我要拜託一下現在整個的一個接駁接駁的費用他們總共要七千五百萬
transcript.whisperx[342].start 9616.272
transcript.whisperx[342].end 9627.894
transcript.whisperx[342].text 他們自籌2500萬還需要5000萬左右大約跟去年台南市政府舉辦的金額差不多多100萬這個部分到底批了沒有
transcript.whisperx[343].start 9629.642
transcript.whisperx[343].end 9653.605
transcript.whisperx[343].text 我想跟委員報告我也很關切這個議題所以我大概也有找他們談了一下原則上我們部裡頭會來支持因為每一年的相關的這種接駁的費用大概都會來支持但是這裡頭的相關的計劃的金額我們有稍微請他們去核算一下所以就那個金額的部分會做一些調整以後會盡速來核定
transcript.whisperx[344].start 9655.697
transcript.whisperx[344].end 9683.357
transcript.whisperx[344].text 我跟你講時間真的不多了8號到25號大概兩個多禮拜的時間然後他還要上網招標那第二個呢這些大車的產業接駁車都是我們我想公路局長你也在這裡嘛就最稀缺駕駛都找不到很難搞的所以我希望你們就要不然跟桃園市政府講說要怎麼調大家就講最快速度把它處理好可以嗎
transcript.whisperx[345].start 9683.757
transcript.whisperx[345].end 9699.145
transcript.whisperx[345].text 可以我跟委員報告有關那個接駁車的其實他們已經照票完了所以我才會講到說相關的經費我們可以來做一些調整就怕你們不給啊不會啦我們會給我們會給我講真的最後拜託你帶回去給陳局長陳部長這個經費適當他已經承諾好幾次了絕對比去年不會少那去年公務局是3700萬他現在3800萬不會少我們希望真的不要讓地方
transcript.whisperx[346].start 9712.972
transcript.whisperx[346].end 9727.353
transcript.whisperx[346].text 去等不到這個經費因為這個的公文公務局的是11月27號給你們到目前已經一個多月了那觀光署的好像也還沒批下來是11月14號已經接近兩個月了我覺得
transcript.whisperx[347].start 9728.755
transcript.whisperx[347].end 9754.117
transcript.whisperx[347].text 你們自己的工作早就標好了觀光署都在那邊做的都知道時間怕來不及了所以我們真的是希望一個禮拜以內你們這個事情一定要把它決定清楚市長可不可以幫忙我盡量朝委員的這個方向來做努力也跟委員報告原則上部長有承諾過就是說會比照去年該有的項目不會少所以原則上我們會這樣的方式來做補
transcript.whisperx[348].start 9754.637
transcript.whisperx[348].end 9768.784
transcript.whisperx[348].text 不要說項目不會少 我聽得懂啦 該有的金額不會少好 拜託 謝謝盡量來努力 謝謝好 謝謝魯明哲召委好 接下來邀請徐副葵委員質詢
transcript.whisperx[349].start 9782.082
transcript.whisperx[349].end 9786.247
transcript.whisperx[349].text 謝謝主席 我們有請交通部陳政次還有公務局陳局長請陳次長還有陳局長委員好
transcript.whisperx[350].start 9797.02
transcript.whisperx[350].end 9820.555
transcript.whisperx[350].text 政次郭局長早安我想我們今天討論的進行排放的政策之前我想我們還是先關心所謂一個行人地域改善的一個問題我想今年1月3號我們交通部有召開一個記者會針對各縣市危險路口改善的狀況有點名的桃園、彰化跟屏東縣還沒有完成改善
transcript.whisperx[351].start 9821.195
transcript.whisperx[351].end 9833.431
transcript.whisperx[351].text 那這樣子也會被許多鄉親擔心說我們是大安表現比較差的一個縣市那這段期間也剛好發生了這個部長跟桃園市政府在爭論部長到底是這個訓導主任還是輔導老師的爭議然後講姑且這個爭議不斷
transcript.whisperx[352].start 9840.239
transcript.whisperx[352].end 9859.859
transcript.whisperx[352].text 不論這個爭議是怎麼一回事啊我想未來交通的這個行人地域的改善才是我們的重中之重的一個工作我們也希望能夠盡快來完成那屏東縣政府面臨的困境就是在於說我們過去的這個整個經費的一個評估上面交通部給予的經費都不足造成我們流標的一個現象
transcript.whisperx[353].start 9860.399
transcript.whisperx[353].end 9878.232
transcript.whisperx[353].text 像最近就是發生了連續流標三次然後我想縣政府也很頭痛啦也很傷腦筋那針對這樣子的一個經費的不足然後還有持續這個未來這個改善的計畫我交通部是不是可以給予我們屏東縣政府什麼樣的一個支持的一個力道請政治回答
transcript.whisperx[354].start 9879.767
transcript.whisperx[354].end 9907.485
transcript.whisperx[354].text 我想交通部在有關各縣市有關這個行人改善應該是永續行人提升計畫裡面那分為兩部分一部分是內政部在補助一部分是交通部在補助的那原則上我的瞭解交通部補助的大概相關的計畫都完成而且經費也沒有問題那部分是大概是有關內政部的部分那這部分我們會來協助這個屏東縣政府如何來跟內政部多爭取一些必要的經費來辦理
transcript.whisperx[355].start 9909.206
transcript.whisperx[355].end 9928.241
transcript.whisperx[355].text 那我想這是這個很道路的交通安全不分部會所以我才會講說我們看到的是說這個不管是內政部補助要還是交通部在補助我們應該是針對整個一個交通的路況交通的一個環境的一個整體的一個評估不能各做各的啊各做各的湊不起來啊
transcript.whisperx[356].start 9930.086
transcript.whisperx[356].end 9952.362
transcript.whisperx[356].text 所以我比較擔心是在於說當我們有很多的一個規劃卻沒有跨部會轉合的時候會變成各行各自各自各做各自的但是到最後這個不管是行人也好不管是我們的機車或汽車的這個用路人也好他們會覺得這個設計上是有出現很多的一個問題那我想我們這邊也
transcript.whisperx[357].start 9953.724
transcript.whisperx[357].end 9971.301
transcript.whisperx[357].text 過去有提了幾個案例也有請我們相關的部會來協助那我想這部分還是要再提醒一下我們交通部一定要我們還是要負起這個這個責任那另外我先要提到就是我們最近有做了一個很多的一個人行人庇護島的一個設施但是我想部長在臉書上提到說
transcript.whisperx[358].start 9972.082
transcript.whisperx[358].end 9997.588
transcript.whisperx[358].text 庇護島就是要讓行人更安全但是呢這個部分不但是要去減少所謂的一個駕駛不當切西瓜的一個行為也要減少一個交通事故但是很遺憾的我們從數據上看見去年至少有1000件車輛自撞這個交通這個庇護島的一個案件所以我們這個整個政策的規劃上面是不是有出現一個問題包含我的助理自己騎摩托車
transcript.whisperx[359].start 9998.948
transcript.whisperx[359].end 10017.399
transcript.whisperx[359].text 就好幾次幾乎都撞到那我們發現這個從圖面上來看這個整個這個標線的設計還有反光的一個設計我想沒有發揮很大的一個功用尤其是夜間這個視線不良非常非常的危險那真的這樣的一個庇護島的一個設置那次長這邊有沒有什麼一個改進的一個方案
transcript.whisperx[360].start 10021.846
transcript.whisperx[360].end 10046.556
transcript.whisperx[360].text 原則上因為這個屁股島基本上大概道路的寬度比較寬行人就是說在通行的時候其實希望就是說在路中還是有一個這個保護那當然就是說有些的這個撞擊的部分就是有些駕駛人他自己本身就是並沒有到道路的中心線才左轉彎他有可能就像委員說的切西瓜直接切過去
transcript.whisperx[361].start 10047.176
transcript.whisperx[361].end 10063.366
transcript.whisperx[361].text 所以視覺的這個整個的一個這個角度我覺得可能跟這個這個屁股島或許就是說他沒有看清楚另外當然屁股島其實在相關的這個道路交通標誌標線號誌設置上面譬如說包括這個警告的標線進障礙物的這個標線還有就是說這個反光設施
transcript.whisperx[362].start 10067.729
transcript.whisperx[362].end 10085.23
transcript.whisperx[362].text 還有這個上面還有一些警告的分道標誌我是覺得說可能有一些的地方是不是就是說它的這個整個的這個屁股島的它的標誌標線它沒有設置得很完整我想這個部分可能有些部分是各單位的我們也會來跟內政部一起來檢討
transcript.whisperx[363].start 10086.671
transcript.whisperx[363].end 10102.144
transcript.whisperx[363].text 部長我還是要提醒一個狀況因為現在剛剛林俊憲委員也有提到我們現在的路越開越大條越來越筆直那相對性的我們的燈號也多那個標線也多行人分隔島也多這個五花八門這個眼花繚亂
transcript.whisperx[364].start 10104.145
transcript.whisperx[364].end 10125.574
transcript.whisperx[364].text 真的有時候你一個外地人到一個陌生的一個城市真的很容易發生危險啊那所以我剛剛為什麼一直提醒這個事情包含我們現在看到很多縣市的一個商圈我們現在整個在做一個行人環境包含你們講的一個規劃的部分但是我們看到的包含這個人行道的設置不當還有停車空間的不足甚至這個
transcript.whisperx[365].start 10126.814
transcript.whisperx[365].end 10147.816
transcript.whisperx[365].text 商圈這個貨車的停卸的 停貨的空間的規劃我覺得都沒有一個完整的一個配套確實是有很多要改善的空間總不能工程做下去之後這樣再來修改 再來處理這都造成很多的黑暗 交通黑暗起了一個問題所以這部分我還是要特別提醒交通部我們應該要來全面來盤點來檢視這部分我們一起來努力
transcript.whisperx[366].start 10148.917
transcript.whisperx[366].end 10161.262
transcript.whisperx[366].text 那另外針對我們2040年這個台灣汽機車電動化的目標的部分那截至目前今年度我想我們設定的目標是2025年電動大客車的普及率35電動小客車1.4還有電動機車要達到7.9的目標那請問一下 政次這個目標會達成嗎
transcript.whisperx[367].start 10172.064
transcript.whisperx[367].end 10195.178
transcript.whisperx[367].text 這裡頭有關公車啦或小客車啦我們大概都有達成預定設定的目標那機車的部分呢目前這個還在努力中啦市售比的話今年應該到17那目前大概是10.7所以這之間還有一些差距我們還要再努力這個我們還是要積極啦不然我們就只有處理一個指標在那邊但是KPI都達不到
transcript.whisperx[368].start 10196.058
transcript.whisperx[368].end 10214.785
transcript.whisperx[368].text 這個不管在委員會也好或是在議會都會被檢討啊我想這個不是為了這個數字而是為了整個我們的這個達到近年轉型的一個目標嘛電動機車我們會再會同經濟部還有環境部共同來看怎麼樣來促進相關的一個普及率
transcript.whisperx[369].start 10215.485
transcript.whisperx[369].end 10240.272
transcript.whisperx[369].text 對那另外本席這邊也發現我們目前這個大眾運輸工具當中這個電動化最差就是計程車的部分目前全台9萬輛的計程車普及率只有1.5%那其實交通部在110年就有設立一個計程車的一個汰換的要點鼓勵要電動化但是我相對性我們的這個這個雖然有這個規劃但是我們的動作卻很消極
transcript.whisperx[370].start 10241.152
transcript.whisperx[370].end 10255.454
transcript.whisperx[370].text 那像112年就沒有編列相關經費那113跟114只各編列50輛那這樣子如何達成這樣的一個目標而且我們目前的計程車的量那麼多要怎麼樣做這樣的一個環境的一個改善
transcript.whisperx[371].start 10258.659
transcript.whisperx[371].end 10278.511
transcript.whisperx[371].text 這個部分我跟委員報告一下之前在108年或109年大概有這個補助計程車他就換新那都是來源的那最主要是要降低國內這個計程車的車領提高服務的品質那現在針對這個計程車希望能夠達到兩個目的第一個部分就是說因為目前啊
transcript.whisperx[372].start 10279.011
transcript.whisperx[372].end 10301.482
transcript.whisperx[372].text 在今年的話計程車的車領大概平均6.8那以往去啟動這個機制的話大概車領平均到8年那後面剛剛委員所提到的部分就是說未來計程車這個開放一些機制的啟動的部分目前這個部裡面在規劃這個電動計程車的部分那要跟行政院提期間計畫那這個部分的話最主要就是說
transcript.whisperx[373].start 10302.202
transcript.whisperx[373].end 10324.84
transcript.whisperx[373].text 那個計程車要去推這個電動化的部分的話一定要有國產車要有這個商用然後性能比較好的部分那也感謝經濟部在這個去年跟今年的部分也推出了這一個國產化的兩型的這一個電動車那我們現在在觀察這兩型的一個性能之後那目前在研擬這個電動計程車的一個這個這個目標什麼時候可以達成這個有沒有訂立一個KPA的數目
transcript.whisperx[374].start 10329.344
transcript.whisperx[374].end 10338.551
transcript.whisperx[374].text 我們後面的部分的話應該是2030還是2035希望能夠擋到50%我們大概從明年開始就剛才講有那個旗艦計畫會來補助電動計程車在應該是2030會有大概台灣一半以上的計程車希望變成是電動化好 那我想我最後一個問題
transcript.whisperx[375].start 10352.941
transcript.whisperx[375].end 10381.184
transcript.whisperx[375].text 因為我們現在這個小琉球是非常夯的一個旅遊景點我們一年有100多萬的遊客到小琉球來旅遊那他們使用的交通工具都是機車為主那過去我們有喊出一個希望小琉球打造一個低碳島的一個目標但是目前看起來看起來我們目前的這個註冊業者更新了上千台的電動車但是整個島的充電站卻吃有兩個地方了
transcript.whisperx[376].start 10382.164
transcript.whisperx[376].end 10406.71
transcript.whisperx[376].text 這點點都是沒電啊 這車皮要怎麼用這個問題要怎麼去協助做改善這幫我跟我們報告一下目前大概小琉球的電動機車大概以國內南部一個車廠的車種為主要啦那相關充電站的布設大概也是這邊在做這一個布設那這個部分的話我們會同經濟部常話說因為那邊有這個充電站的補助那也有電動機車的一個這個補助而這個是這個目前那
transcript.whisperx[377].start 10410.231
transcript.whisperx[377].end 10438.296
transcript.whisperx[377].text 可以再做看看可以就是說更精進的部分那另外一個部分剛剛這個召委也有提到就是說部裡面今年要來推動這個地攤交通區的部分那目前大概跟這個屏東縣政府大概也有先談過那屏東縣政府大概也有意願就是說針對小琉球這邊希望就是說來提升住院車輛電動化這個部分希望把它列為可以爭取的一個計畫那目前這跟屏東縣政府在演繹當中
transcript.whisperx[378].start 10439.256
transcript.whisperx[378].end 10466.713
transcript.whisperx[378].text 對啦 我也是希望交通部我們都訂了這個目標地毯島也喊了很久但是這個執行面一直都有落差我們希望從這個100多萬的遊客到那邊的一個機車使用不要造成一個環境的一個污染嘛那尤其小琉球又是一個很指標的一個環境我想我們應該更加深做這個區塊做成一個很重要的一個示範島那我們一起希望我們部裡面給我們的縣政府更多的一個力道 謝謝
transcript.whisperx[379].start 10468.886
transcript.whisperx[379].end 10475.049
transcript.whisperx[379].text 謝謝委員好 謝謝許富奎委員接下來邀請蔡其昌委員發言謝謝主席 請陳次長請陳次長
transcript.whisperx[380].start 10502.036
transcript.whisperx[380].end 10517.004
transcript.whisperx[380].text 市長早安市長今天想跟你討論一下這個我們公車全面電動化的這個議題我看了一下我們這個台灣2050的淨零碳排路徑跟策略規劃12項關鍵戰略計畫之七運具電動化及無碳化這個報告裡面
transcript.whisperx[381].start 10523.24
transcript.whisperx[381].end 10536.907
transcript.whisperx[381].text 我們詳細訂了電動市區公車它的普及率2023年我們當時是12.5所以我們希望在2023年年底達到21然後2025年達到35那現在已經2025年了市長你知道現在的電動市區公車的普及率是多少嗎
transcript.whisperx[382].start 10550.035
transcript.whisperx[382].end 10576.622
transcript.whisperx[382].text 這個部分我跟委員報告一下目前大概就是說113年底的一個市區公車那個電動市區公車的這個總數的部分市區公車加上少數大概將近30輛的這個公務客運的部分的話現在實際上路運行的大概這個1900多輛大概將近這個2000輛那目前去年這個公務總局已經核定給這個地方政府大概也將近2000輛的一個這個車
transcript.whisperx[383].start 10578.723
transcript.whisperx[383].end 10598.15
transcript.whisperx[383].text 如果說以這個商路這個運行然後再加上合併中在這個採購打造的這個部分的話大概將近這個3000輛的一個這個車這個大概是去年的部分那今年要達到35%的部分的話那今年公務總局會在這個按照計畫來這個合併
transcript.whisperx[384].start 10599.591
transcript.whisperx[384].end 10616.291
transcript.whisperx[384].text 那我印象中今年至少會核定1600輛的一個這個東西給各地方政府去分配給相關的市區跟業者來做採購跟這個換薪好所以換言之到本席今天講話的時候我們核定了多少輛實際在運行有多少輛
transcript.whisperx[385].start 10617.292
transcript.whisperx[385].end 10619.875
transcript.whisperx[385].text 實際運行將近2000輛合併的部分將近1400多輛明年在今年2025年達到4600輛佔普及率35%有沒有問題
transcript.whisperx[386].start 10635.122
transcript.whisperx[386].end 10661.005
transcript.whisperx[386].text 我們會朝這個目標來做努力因為我跟委員報告一下現在世家客運業者的產能沒有問題那因為市區客運主體的部分是地方政府在這個我們這個錢分配給地方政府那現在也跟地方政府就是說要趕快這個他們所轄的客運業者按照車頂趕快核定來做汰換所以這中間有一個緩解我們必須要跟地方政府來做一個合作
transcript.whisperx[387].start 10661.746
transcript.whisperx[387].end 10666.508
transcript.whisperx[387].text 所以到去年年底我們的目標是達成的
transcript.whisperx[388].start 10667
transcript.whisperx[388].end 10693.248
transcript.whisperx[388].text 是我目標應該是我如果沒記錯應該是2125什麼25是25那我們大概領牌的跟核定的大概有剛才講到大概約3300輛所以他的那個普及率大概到31.5的樣子所以你們是所以如果再放眼2025我覺得我們應該可以逐步來達成好
transcript.whisperx[389].start 10694.11
transcript.whisperx[389].end 10718.782
transcript.whisperx[389].text 那各縣市我們回到各縣市的比例這個六都當中高雄最高是35.8對不對然後六都的像台中就剩下18桃園就剩下3.4那還有幾個六都以外的縣市是零一台都沒有嗎
transcript.whisperx[390].start 10720.353
transcript.whisperx[390].end 10730.068
transcript.whisperx[390].text 那在分配上面這些包括比例很低的六都比例很低或者公車營業數量幾乎掛零的交通部的看法是什麼
transcript.whisperx[391].start 10732.865
transcript.whisperx[391].end 10761.264
transcript.whisperx[391].text 這邊跟委員報告一下大概就是說確實目前電動公車的數量大概主要集中在六都那最主要就是說六都的市區科運路線跟數量會比較多那這個除了六都之外大概這個市區公車比較多那個數量跟路線數比較多大概就是基隆的那部分那像有一些我舉個例子譬如說像台東花蓮它本身的市區科運沒關係我就列出幾個掛領譬如新竹市
transcript.whisperx[392].start 10762.746
transcript.whisperx[392].end 10785.427
transcript.whisperx[392].text 吉隆市這兩個都零嘛對那目前公務總局在核定給地方政府都優先以這些心事來做這個核定而且核了那核了之後目前就是在催促地方政府督促這些客運業者趕快去採購然後這個領牌商業好那你核你核給他到今天譬如說以2024好了2024你有核給他嗎
transcript.whisperx[393].start 10788.39
transcript.whisperx[393].end 10790.299
transcript.whisperx[393].text 他2024已經過完了嘛 他還是0對不對是這樣嗎
transcript.whisperx[394].start 10792.728
transcript.whisperx[394].end 10818.424
transcript.whisperx[394].text 跟這個我們報告就是說核熱之後那這個坑業者他必須要去做採購那採購車輛有一定的這個打造的這個期間但是在公務局的這個補助要點裡面有限定這個核定完之後多少期間要這個領排所以目前還在這個期間裡面後續這個公總大概每個月都會邀請地方政府來這個盤點大家執行的一個這個進度
transcript.whisperx[395].start 10821.297
transcript.whisperx[395].end 10845.198
transcript.whisperx[395].text OK,那這樣六都裡面比例很低,譬如說桃園跟新北3.4跟9.8就是你的看起來就目前超標就幾個靠高雄、台南、台北台北也沒有,台北21而已嘛,你以25為基準的話只有台南跟高雄是高的
transcript.whisperx[396].start 10846.209
transcript.whisperx[396].end 10873.035
transcript.whisperx[396].text 那其他甚至桃園只有3.4跟你現在講的2024年達到25這個差距還是很遠嗎那這些縣市是怎麼樣這個大概是這個領排實際在營運的部分那像新北跟桃園的部分的話大概就是去年這個核定他這些這個完成採購商務之後那個比例就會上來台中也是一樣台中也是18也是低於平均水準
transcript.whisperx[397].start 10875.746
transcript.whisperx[397].end 10889.733
transcript.whisperx[397].text 這裡頭顯現的是領牌啦 上路領牌那剛才有特別提到今年或即將在去年或是今年會合的 它的數量就會增加對 那我其實是這樣嘛 因為我是依照你這個嘛你這個2023年21% 2024年25% 2025年要35%這個是領牌還是還是你們已經合訂要補助的
transcript.whisperx[398].start 10899.942
transcript.whisperx[398].end 10918.802
transcript.whisperx[398].text 所以我還是在講領牌嘛我用這個數字合定跟領牌一起算因為我們合定它了以後它就會去打造打造完了它就會領牌所以它其實這一部車所以實際上路的不會低於你們列出來的目標嘛那可不可以把實際上路的目標也給我啦
transcript.whisperx[399].start 10920.087
transcript.whisperx[399].end 10929.737
transcript.whisperx[399].text 我們講電動公車我們是在講空污嘛我們的它的概念是這樣子嘛所以實際上路的才能解決空污嗎
transcript.whisperx[400].start 10930.779
transcript.whisperx[400].end 10958.532
transcript.whisperx[400].text 跟我們報告一下就是說這個35%的目標裡面的話因為這個有營運的有核定的那核定我們的規定最多不能超過9個月因為車輛要打造9個月一定要上路所以這個核定跟整個總數裡面核定大概會有一些數量是有9個月的時間差需要去採購車輛然後完成打造車輛沒關係你就給我一個你現在核定三個數字嘛你核定的
transcript.whisperx[401].start 10959.252
transcript.whisperx[401].end 10968.485
transcript.whisperx[401].text 然後呢實際運行的跟打造中的你要給我嗎再來搭配還有一個就是你的目標嘛我要講的意思就是說
transcript.whisperx[402].start 10971.291
transcript.whisperx[402].end 10990.646
transcript.whisperx[402].text 中央有中央的問題如果說我們今天因為我們沒有任何的強制力就我們面對你這個是2050淨零碳排的路徑這是中央政府施政的目標我們就是讓台灣空氣品質變好我們要淨零碳排嘛
transcript.whisperx[403].start 10991.286
transcript.whisperx[403].end 11010.399
transcript.whisperx[403].text 那進入到裡面有這個運一項一項的很多項目啦那我講的就是我先處理這個我們已經電動巴士我們搞很久了嘛電動公車那電動公車那麼久到底你今天跟你的目標的差距到底在哪裡啦我們台中也又倒一斤了
transcript.whisperx[404].start 11013.602
transcript.whisperx[404].end 11040.721
transcript.whisperx[404].text 這個電動巴士又倒一間去了那我要講的就是說你第一個如果是我們中央在補助或者在法規上面沒有強制力那我們就要想辦法去做好如何可以落實這個目標的法規跟預算但如果法規跟預算都沒有問題那我就要問嘛台中市、新北市、桃園市這三個市是在幹嘛
transcript.whisperx[405].start 11042.995
transcript.whisperx[405].end 11067.951
transcript.whisperx[405].text 市長要有一點責任 不能都沒責任你對於大家一起我們講過淨零碳排是不能遺漏任何一個人更不能遺漏任何一個城市嘛那你搞到剩下3.4我們台中還要10倍啦雖然你現在你講的你說到今年標準中央的標準是25啦要達到25%我們台中也要標準以下
transcript.whisperx[406].start 11072.076
transcript.whisperx[406].end 11096.677
transcript.whisperx[406].text 阿存這9.8到3.4到底是什麼情形嘛到底是因為這個管理商都不配合說我們這個管理商空氣比較壞沒關係我們這裡的人肺比較健康所以我們這裡空氣比較壞沒關係我們要有方法嘛阿不然這個又要罵了 每次都地方政府汙染都說中庸都每天就中庸啦這數據在這裡嘛 我要說的就是說
transcript.whisperx[407].start 11098.666
transcript.whisperx[407].end 11122.4
transcript.whisperx[407].text 你中央 如果說今天我們補助款就沒漏氣你們沒有核定給人家說你中央都沒有給我補助還是說我們的法規就是一大堆問題中央沒有立定這個法 相關的法規所以我地方政府無所適從沒有辦法遵守那中央就要檢討但如果我這些都做了你地方政府數據出來還給我搞一個18 9.8 3.4
transcript.whisperx[408].start 11127.189
transcript.whisperx[408].end 11142.444
transcript.whisperx[408].text 這些縣市首長 縣市政府難道不需要出來講講話嗎我們每天在檢討台灣的空屋這些縣市首長不需要出來空屋團體也應該去找他們一下啊 數字管理啊為什麼這些縣市首長不配合啊原因到底是什麼啊
transcript.whisperx[409].start 11143.459
transcript.whisperx[409].end 11170.898
transcript.whisperx[409].text 所以本席是站在我們要釐清問題啦事情不能大家瞎貨嘛到底是怎樣可以我們都有訂定我們的計畫裡面都有目標每一年要做到哪裡都很清楚啊到底為什麼有一些人他就可以這樣子你現在講數據好像剛剛你跟我講我是不知道你跟我說達標嘛好啦我就姑且相信達標啊達標我們以前檢討過的高雄做到35.8
transcript.whisperx[410].start 11174.676
transcript.whisperx[410].end 11190.454
transcript.whisperx[410].text 也有3.4%的這是什麼情形所以市長時間到了因為主席不好意思給他每次都耽擱太多時間本席希望你們好好的檢討一下到底這些地方政府是怎樣
transcript.whisperx[411].start 11192.185
transcript.whisperx[411].end 11218.45
transcript.whisperx[411].text 委員簡單回應一下有關這個電動車的推動的這樣的一個情形我們大概有責請公務局邀請地方政府來相關的去檢討那如何來加速這個地方來審議那另外一個有關這個各縣市的最後的領牌的情形這個我們也會請公務局必要時這個定期來公布相關的一個結果市長這個要加油一下這個不可以這樣子
transcript.whisperx[412].start 11219.35
transcript.whisperx[412].end 11238.148
transcript.whisperx[412].text 這個有些才三點多,要靠過,如果平均達到那個標準,這個我覺得不合理啦大家如果都差一點點沒關係,有些人只有一點,但不能差距太遠嘛差距太遠,公民團體上街遊行說空汙不好空汙不好每次都找那些特定那幾個人,這樣有利
transcript.whisperx[413].start 11240.441
transcript.whisperx[413].end 11261.673
transcript.whisperx[413].text 所以大家數據管理我沒有任何意見我也沒有特別去強調哪一個縣市是哪一個黨我就拿數據出來講話大家理性一點來討論為什麼這些人不做他們到底有什麼問題什麼毛病為什麼不做如果是中央的我們要虛心檢討要趕快改進如果我中央錢也到了法規也到了你地方不做
transcript.whisperx[414].start 11262.793
transcript.whisperx[414].end 11285.723
transcript.whisperx[414].text 不做就個人造業個人擔啊不能每次都找中央算帳這哪有道理好謝謝謝謝委員好謝謝蔡齊昌委員接下來邀請何欣淳委員發言好謝謝昭偉我們請這個陳次長請陳次長
transcript.whisperx[415].start 11294.95
transcript.whisperx[415].end 11309.817
transcript.whisperx[415].text 市長早我想現在是元旦剛過一月份那今年的農曆年特別的早大概在三個禮拜就過年了所以我關心的是我們春節的疏運雖然大家會想說
transcript.whisperx[416].start 11310.737
transcript.whisperx[416].end 11313.941
transcript.whisperx[416].text 所以理論上應該不會有交通打結的問題可是我想我們有那麼多次的每年的經驗告訴我們這個春節年前這個大家要返鄉過年這是台灣人的人情味跟過年的氣氛一定要回家團圓
transcript.whisperx[417].start 11331.44
transcript.whisperx[417].end 11342.965
transcript.whisperx[417].text 所以春節前這個一定是我們疏運的一個最大最大的一個挑戰對不對所以我就要請教一下我們現在到底準備好了沒有這個首先先從高鐵來講高鐵今天也有人來吧
transcript.whisperx[418].start 11348.766
transcript.whisperx[418].end 11371.971
transcript.whisperx[418].text 高鐵高鐵我一再的強調從去年的中秋節發生了台中站發生了這個人龍排了又排繞了好幾圈以後呢高鐵每次都跟我說他面對年連假啦面對這個重大節日一定都有所準備但是呢我們又看到媒體有報導高鐵台中站在今年的跨年還是什麼還是一團亂
transcript.whisperx[419].start 11377.461
transcript.whisperx[419].end 11399.306
transcript.whisperx[419].text 跨年爆倉人滿為患上面有媒體報導有拍下的照片整個車廂站滿的人站滿的人甚至還影響到搭乘高鐵的旅客出入的通行所以有對號座的旅客甚至走不進去
transcript.whisperx[420].start 11400.547
transcript.whisperx[420].end 11421.463
transcript.whisperx[420].text 那這個東西我只是就提出來希望市長能夠好好的來要求高鐵那我們接下來的春節的疏運能不能做好市長你覺得這是問題嗎為什麼每一次都有每一次的挑戰每一次都有每一次的被人民抱怨的地方
transcript.whisperx[421].start 11423.717
transcript.whisperx[421].end 11443.963
transcript.whisperx[421].text 跟委員做一個說明有關這個今年的春節也是誠如委員講的會有很多的旅客在台中站所以昨天其實部長就召開了相關的一個春節輸運的一個相關的會議在那個會議裡頭也特別針對高鐵台中站的輸運的情形有做相關的一個指示
transcript.whisperx[422].start 11444.543
transcript.whisperx[422].end 11472.592
transcript.whisperx[422].text 當然就是要該會員的他們也有相關的SOP的機制所以希望他們一定要落實那落實之外呢其實更希望他們能夠找到這個在他們的輸運裡頭所存在的一個風險針對那個風險來研議更加精進的一個做法那另外一方面就是說當高鐵的相關的旅客都已經就是說在輸運能量上有限的情況下交通部相關的單位譬如說台鐵或國道客運
transcript.whisperx[423].start 11473.152
transcript.whisperx[423].end 11487.34
transcript.whisperx[423].text 如何來加入資源這個也是在這個昨天開會裡頭也有一些相關的一個討論而且也請不管是這個鐵道局或者是台高公司都希望他們能夠去研議相關的一個方案
transcript.whisperx[424].start 11488.32
transcript.whisperx[424].end 11506.69
transcript.whisperx[424].text 我希望還有三個禮拜的時間我想很多的SOP跟這個因應方式措施都可以再精進再調整的更好更周全我不希望說以高鐵為例去年中秋發生的那個問題然後解決了然後現在跨年又發生了一個
transcript.whisperx[425].start 11507.811
transcript.whisperx[425].end 11528.247
transcript.whisperx[425].text 沒有辦法因應的一個狀況然後又惹民怨那如果這些每一次只要碰到連假或是碰到重大節日就爆出一個沒有辦法因應的狀況的情況之下會讓國人對於我們的這個高鐵是我們這個交通運具裡面的最高規格的也是最快速的一個鐵路鐵道軌道運輸結果還是會發生這樣的事情那我覺得這個會有損國人對我們的信任度跟支持度這第一點
transcript.whisperx[426].start 11536.573
transcript.whisperx[426].end 11560.175
transcript.whisperx[426].text 那除了高鐵之外當然我們就要講高鐵之外剛剛次長有講到的台鐵國道準備好了沒有還有機場尤其這個今年的年假有高達9天我預計往前推跟往後推大概出國的人潮會大爆滿以這個上次我們媒體也有
transcript.whisperx[427].start 11562.357
transcript.whisperx[427].end 11575.248
transcript.whisperx[427].text 講過這個現在啊在疫後啊這個出國人數大爆發或者是我們的國外的要來進來台灣的觀光旅客我看看今天的新聞有寫到也會預計會破千萬人次喔那機場
transcript.whisperx[428].start 11576.869
transcript.whisperx[428].end 11598.799
transcript.whisperx[428].text 我們的機場不管是桃園機場台中機場或者是小港機場那重中之重我想應該大家會覺得是桃園機場會大塞車尤其呢光是安檢或是整個動線的一個安排那沒有辦法去化所以呢這個我們機場現在在還有三個禮拜可以來因應調整這個春節這個出國跟來台灣的觀光客那我們有沒有準備好
transcript.whisperx[429].start 11605.604
transcript.whisperx[429].end 11606.853
transcript.whisperx[429].text 那個董事長來做說明一下
transcript.whisperx[430].start 11608.26
transcript.whisperx[430].end 11635.14
transcript.whisperx[430].text 是非常謝謝委員機場在最近曾經發生過一次塞車那一次塞車的事件事實上它有兩個原因一個是旅客量增加航班就是航機的量體是增加的沒錯所以同樣的一班飛機帶來旅客量進出的旅客量是增加那問題出在兩個關鍵點一個是安檢一個是這個查驗的問題那安檢的部分第一個是動線上它的設備不能損壞
transcript.whisperx[431].start 11636.201
transcript.whisperx[431].end 11650.112
transcript.whisperx[431].text 因為目前我們上一次的這個賽車事件是九條的安全線裡面有一條臨時故障所以那個部分我們已經請行警局要特別去教講做維護所以要講請行警局要特別春節的因應措施不能出錯對
transcript.whisperx[432].start 11652.193
transcript.whisperx[432].end 11675.42
transcript.whisperx[432].text 這兩天我們已經開了兩次會另外一個是人力不足的問題行警那邊已經向上面求助所以在警政署那邊他們已經加派了57個人力多少人力 警政署57位的人力因為每一條安檢線的配置人力如果不到4位的話都有可能會作業上比較慢他們已經知道這個問題的嚴重性院裡面也非常關心這個問題所以會加強把這個問題克服掉
transcript.whisperx[433].start 11678.121
transcript.whisperx[433].end 11699.327
transcript.whisperx[433].text 是喔董事長你剛剛現在講的大家都在聽喔我們期待這一次的春節在機場桃園機場的旅運是一個順暢的喔就算會塞也不能塞個好幾個小時啊人潮無法去化那甚至會影響到這個航班的起飛啊是不是
transcript.whisperx[434].start 11699.747
transcript.whisperx[434].end 11716.432
transcript.whisperx[434].text 是所以機場公司一起服務的幾個單位CIQS單位都有責任我們會協調所以橫向跟垂直的一個溝通協調拜託要真的是精進而且真的是能夠到位啦好不好那台鐵跟國道呢
transcript.whisperx[435].start 11717.678
transcript.whisperx[435].end 11736.288
transcript.whisperx[435].text 報告委員來台鐵報告委員謝謝委員的關切我們現在台鐵目前已經加開了302班就委員這裡所提到的運能會增加7.3%那我們目前持續掌握我們的訂票狀況跟還有我們的決策支援系統所以我們預計在1月10號還會再加開24列次讓整體運能提升到9.2%
transcript.whisperx[436].start 11741.03
transcript.whisperx[436].end 11756.517
transcript.whisperx[436].text 那針對委員關切的這個台中的這個部分我們現在目前在第二波加班我們還會加開五列次的台中到台北的一個直達車那兩個小時內就可以從中部區的民眾就可以到台北那台北也可以回到台中
transcript.whisperx[437].start 11757.458
transcript.whisperx[437].end 11774.538
transcript.whisperx[437].text 對來回這個部分我們也有在處理那我們跟高鐵也有配合高鐵的在台中烏日站的應變小組我們也會橫向加強聯繫隨時來因應處理有可能高鐵可能產生的外溢的一個效果以上好那國道呢
transcript.whisperx[438].start 11777.211
transcript.whisperx[438].end 11799.348
transcript.whisperx[438].text 跟委員報告國道部分我們是跟國道公警的部分已經有合作那我們最大的風險是事故事故的部分那我們在事故的一個防止我們國道在國道系統還有銜接的其他的快速道路系統那尤其我們國道1號國道3號跟74號是中部地區最容易有瓶頸塞車的一個路段
transcript.whisperx[439].start 11801.019
transcript.whisperx[439].end 11820.438
transcript.whisperx[439].text 對就尤其是初二初三初四這三天因為我們大概就全就是年假的部分就這三天全國那個全年當中就是三天會超過一百三十萬百萬車公里以上的車次那我們這一段的部分的話我們會重點一個看守就是說在這裡面有任何一個狀況都會馬上去做一個處理
transcript.whisperx[440].start 11822.062
transcript.whisperx[440].end 11842.034
transcript.whisperx[440].text 你們現在對媒體是說有七大疏導措施嘛對不對對我們就希望是說對重點的瓶頸的這個路段跟時間跟空間的一個分流啊主要就是這個部分啊希望這民眾用路人可以來配合的不要大家就集中一個時間多集中一個一個一個時段進去的話那當然就會塞如果說做一個分流的話他會比較順暢一些
transcript.whisperx[441].start 11843.035
transcript.whisperx[441].end 11871.549
transcript.whisperx[441].text 是啦我們每年都是這樣子宣導啦但是每年都還是會有塞車的現象啦那我們只能期待不要塞太久啊是在可以容忍可以容忍的一個這個塞車時段如果沒有事故的話就應該是不會塞太久那另外一個是我們1968年所以你預期今年的初二初三初四你剛剛講的這個運量最高的這三天裡面如果沒有交通事故的話不會塞太久
transcript.whisperx[442].start 11872.89
transcript.whisperx[442].end 11898.445
transcript.whisperx[442].text 還是會塞但不會塞太久1968會提供完整的資訊大家可以來多參考那個入房資訊市長我還是希望雖然昨天部長有主持但是接下來我們還有將近三個禮拜的時間我希望海陸空通通要做好這個春節這個年假的一個疏運的一個完整完善的一個因應措施
transcript.whisperx[443].start 11898.985
transcript.whisperx[443].end 11922.882
transcript.whisperx[443].text 我覺得還是要給國人一個信任信任我們的政府部門在交通這個區塊在過年大家歡喜過年的這個時刻不會因為塞車不會因為上不了飛機不會因為錯過班機不會因為在高鐵上不了車坐不了位子那少了這個過年的興致啦所以我覺得這個對台灣人民來講
transcript.whisperx[444].start 11923.903
transcript.whisperx[444].end 11942.869
transcript.whisperx[444].text 春節 過年很重要的啦 好不好 市長我們大家一起努力啦 我也期許啦 我相信你們做得到啦 是 我跟委員報告 除了剛才講說昨天開了 應該是部長開第一次會議啊 部長也說啊 這會議不是只開一次啊所以後續呢 我們會來追蹤各單位辦理的情形 務必要落實執行 好 謝謝好 謝謝何新松委員好 接下來邀請黃國昌委員發言
transcript.whisperx[445].start 11962.191
transcript.whisperx[445].end 11988.611
transcript.whisperx[445].text 社會主席麻煩有請次長以及我們台積公司董事長楊董事長委員好這個事情我追蹤了很久我們國家要推動自駕車
transcript.whisperx[446].start 11990.33
transcript.whisperx[446].end 12017.596
transcript.whisperx[446].text 政策方向上面我是高度肯認但問題是我們在推動自駕車的過程裡面從中央政府到地方政府撒了大把的銀子搞了一個詐騙的廠商來搞我公開點名過很多次就是李立搞這個詐騙的廠商來搞搞到從政府這邊拿了一堆錢一事無成
transcript.whisperx[447].start 12020.512
transcript.whisperx[447].end 12034.023
transcript.whisperx[447].text 現在最新的受害人是我們淘擠三航廈我直訊了很多次啊我確認一下現在淘擠三航廈的旅客運輸系統工程啊淘擠公司是不是解約了已經在12月19號正式解約12月19號解約嗎好 那現在問題來了解約是一回事啊當初怎麼審核的啊
transcript.whisperx[448].start 12051.673
transcript.whisperx[448].end 12055.055
transcript.whisperx[448].text 浪費的時間誰要負責任一年多以前先給這個爛廠商搞不下去了被抓包了匆匆解約這個事情交通部要不要追究責任
transcript.whisperx[449].start 12073.86
transcript.whisperx[449].end 12099.521
transcript.whisperx[449].text 還是交通部覺得 啊沒關係啦 算了啦風涼到了啦 現在解約就OK啦來 交通部 表達政策立場要不要追究責任我想我跟委員做說明這一個標案的最終的一個結果呢我想我們會請淘擠公司去檢討做相關的一個檢討要多久呃 是就請淘擠公司檢討要多久交通部要有立場啦
transcript.whisperx[450].start 12102.43
transcript.whisperx[450].end 12131.494
transcript.whisperx[450].text 檢討要多久 我想我們會進速請淘擠公司來做相關的一個檢討進速對不起啊 形容詞我聽不懂啊什麼叫進速兩個禮拜夠不夠我想 兩個禮拜夠不夠委員我們在一個月內提出 好一個月內請他們檢討 我下會期喔我一定會持續的追而且這件事情上面我會反映在預算的凍結案之上絕對讓交通部很有感
transcript.whisperx[451].start 12133.985
transcript.whisperx[451].end 12161.395
transcript.whisperx[451].text 台灣什麼時候這麼重要的事情可以因為政商關係良好找一個爛廠商啊連淘機都給他做搞了半天發現搞不出來沒有辦法了解約納稅人要看到的不是只有檢討一個月內的檢討報告就責名單一併交出來
transcript.whisperx[452].start 12162.58
transcript.whisperx[452].end 12184.15
transcript.whisperx[452].text 救責名單一併交出來那否則的話就在調查報告寫清楚啊經過我們的交通部全盤的考慮沒有任何的人需要為這件事情負責任有勇氣就白紙黑字把這句話寫出來第二件事情解約以前
transcript.whisperx[453].start 12185.663
transcript.whisperx[453].end 12197.311
transcript.whisperx[453].text 林佳龍跑去找標案的兩個事主一個叫吳定發一個叫李佳如結果連廖子晨都找來了找來出來喬事情交通部有沒有掌握不是很清楚那你們就問一下你們的前部長嘛關他什麼事出來喬什麼要喬什麼要喬什麼
transcript.whisperx[454].start 12213.415
transcript.whisperx[454].end 12241.53
transcript.whisperx[454].text 連吳定發都找來李佳如也找來廖子誠也找來找來喬什麼喬解決方案這個事情交通部都不知道完全不知道我想交通部不清楚 是淘汰是不是知道淘汰完全不知道完全不知道這個事情嘛好 下一步目前給廠商撥了多少錢
transcript.whisperx[455].start 12244.4
transcript.whisperx[455].end 12272.141
transcript.whisperx[455].text 目前給廠商的金額不多我們目前正在辦理結算那已經通知承包商是承運公司不是履歷公司是是是所謂給廠商的錢不多是多少這個帳等一下我查一下馬上跟你回報好什麼時候要回來這個要經過這個法定的結算程序那這個部分結算完了以後我們會該給的會給但是不該給的我們一毛錢都不會給什麼事都沒有做出來什麼叫做該給的該給他什麼
transcript.whisperx[456].start 12274.636
transcript.whisperx[456].end 12301.481
transcript.whisperx[456].text 延宕了一年多一事無成還有該給的喔這個要按照合約的規定來辦理跟採購法的規定來辦理沒有關係啊你們按照合約按照採購法你們認為什麼該給什麼要追回來什麼時候追回來給我一個清楚的書面報告好不好因為在這邊口頭講的啦我老實講很空泛啦不夠特定也不夠具體
transcript.whisperx[457].start 12302.813
transcript.whisperx[457].end 12328.661
transcript.whisperx[457].text 白紙黑字給我答案這件事情我一定追到底我一定追到底這件事情不能就這樣算否則這個國家重大的公共工程建設根本就不是靠能力也不是靠專業是靠政商關係是看到後面政治上面的八股夠不夠強哪有這回事的我要說一次
transcript.whisperx[458].start 12329.963
transcript.whisperx[458].end 12353.089
transcript.whisperx[458].text 不是解約就算囉檢討就責後面錢要回來的部分後面錢要回來的部分請交通部請交通部大力的督促淘氣公司這件事情要做完整可以嗎沒有問題好謝謝黃國昌委員接下來邀請楊瓊英委員發言
transcript.whisperx[459].start 12365.135
transcript.whisperx[459].end 12368.878
transcript.whisperx[459].text 我們來討論近溫室氣體排放的議題我們也看到2021年溫室氣體排放的量是2.7535萬公噸
transcript.whisperx[460].start 12391.797
transcript.whisperx[460].end 12418.072
transcript.whisperx[460].text 那其中運輸的部分我們來看看運輸的碳排量大概是3546萬公噸所以他佔總排量大概是12%2022年呢是大概佔了13%所以在這樣的情況之下我們根據經濟部2022年的這個燃料燃燒的二氧化碳排放的統計跟分析裡頭他報告告訴我們
transcript.whisperx[461].start 12419.333
transcript.whisperx[461].end 12443.34
transcript.whisperx[461].text 他們預計要設定的這個碳費的費率是每公噸10塊美金10元美金那所以每公噸大概要付費的方式來計算台鐵我們自己台鐵的這個排碳成本是最高我們大概要付1.2億多那麼高鐵是第二個要將近8390萬的這個金額那所以本市要請教次長
transcript.whisperx[462].start 12447.621
transcript.whisperx[462].end 12467.667
transcript.whisperx[462].text 在我們運輸業雖然他沒有列入在首波的這個碳費徵收的名單當中但是他會受到電力因為電力有納進來電力業的一個徵收碳費所增加的營運成本那所以現在又要快春節了大家很緊張又通膨
transcript.whisperx[463].start 12468.567
transcript.whisperx[463].end 12488.838
transcript.whisperx[463].text 所以在這樣的情況之下勢必會增加成本所以本席要請教在這樣的一個情況之下我們是不是會調漲台鐵跟高鐵的這個票價請做說明我跟委員報告目前並沒有調整台鐵跟高鐵的一個票價目前
transcript.whisperx[464].start 12489.158
transcript.whisperx[464].end 12514.829
transcript.whisperx[464].text 好我非常的歡喜聽到你聽到民意的聲音剛剛特別也講因為通膨的原因所以這個部分在現階段是不宜但是我還是要提醒因為我們已經走到跟世界接軌所以這個議題你也務請要第一名的我們的台鐵要未來要怎麼去因應跟高鐵怎麼因應方案要去研擬
transcript.whisperx[465].start 12516.212
transcript.whisperx[465].end 12530.11
transcript.whisperx[465].text 我是不是可以跟委員簡單做說明一下有關這個台鐵或高鐵因為他是一個算是在經濟部來看他是屬於用電大概800千瓦以上的所謂的用電大戶
transcript.whisperx[466].start 12530.811
transcript.whisperx[466].end 12535.653
transcript.whisperx[466].text 所以呢他大概要做一些深度的節能的一個計劃雖然交通業沒有列入在第一波但是電力業就已經列入在第一波
transcript.whisperx[467].start 12547.019
transcript.whisperx[467].end 12570.733
transcript.whisperx[467].text 那我再跟委員做說明一下那也是一樣有關這個環境部在做剛才講碳費的一個徵收是海鐵高鐵並沒有納入沒有錯但是呢他們是有需有要求類似像這個排碳量2.5噸以上的要做一些盤查所以要儘速去盤查那從碳盤查以後如何再去做碳減量
transcript.whisperx[468].start 12575.596
transcript.whisperx[468].end 12594.711
transcript.whisperx[468].text 這非常重要因為它是一個循環而且是相關雖然沒有列入 交通業者沒有列入第一波但是第一波的向下電力已經有了所以你必須要謹慎已知好 接下來本校請教海業的部分海業的部分每排放的溫室氣體超過10億噸那麼全球的總排量是3%
transcript.whisperx[469].start 12600.755
transcript.whisperx[469].end 12620.702
transcript.whisperx[469].text 日本海事協會他們就出估在2030年替代燃料生產成本將高於傳統燃料的部分是1.5倍到4倍尤其在電子甲烷跟電子甲醇的部分是在生產成本最貴的燃料所以會大量的投資使
transcript.whisperx[470].start 12621.542
transcript.whisperx[470].end 12647.17
transcript.whisperx[470].text 我們的船舶達到脫碳目標這個是世界的標準而且世界的走向而且是必要做的所以在這樣情況之下我們可以看出全球海運對於淨零排放的這個浪潮我們沒有辦法置身事外了所以從2024年開始歐盟的ETS將歐盟已經將我們的行業
transcript.whisperx[471].start 12649.171
transcript.whisperx[471].end 12671.627
transcript.whisperx[471].text 這個來納入 所以在這種情況之下 台灣在海運方面 我們碰到了非常緊張的事情 第一個 人才短缺 第一個第二個呢 人才流失所以本席要請教 詹仁甫你要怎麼樣去協助 培養人才 留住人才 讓海運的近鄰轉型 它能夠很順暢的跟國際接軌 請做說明
transcript.whisperx[472].start 12675.393
transcript.whisperx[472].end 12698.442
transcript.whisperx[472].text 我簡單說明再請葉局長 有關節能減碳的人才培育我的了解 航港局大概有相關的一個訓練計畫至於說因應國際的潮流對於使用不管是甲醇也好 或LNG的傳播也好我們都有相關的一個規劃 那我們的航商也有相關的一個因應
transcript.whisperx[473].start 12699.402
transcript.whisperx[473].end 12721.964
transcript.whisperx[473].text 你們有相關的因應 相關的規劃 但是業者還是很緊張所以我希望要能夠接軌 你將書面資料給本席你們怎麼樣的方案去培養人才 去留住人才 怎麼樣協助我想這個是我們國家非常重要的生產力的關鍵決勝者這個非常重要 這個海運那最後一個議題 本席請教次長
transcript.whisperx[474].start 12722.765
transcript.whisperx[474].end 12729.638
transcript.whisperx[474].text 未來高鐵要經過高雄站延伸到屏東在12月28 新聞稿正式公佈 對不對
transcript.whisperx[475].start 12731.348
transcript.whisperx[475].end 12752.799
transcript.whisperx[475].text 是不是 這個大家滿心的歡喜因為我們也希望高鐵都能夠更加的暢通所以因此在我們台中在11月15號你們交通部 鐵道局給本席我們要求去可行性評估我們台中站是不是要增加一站
transcript.whisperx[476].start 12753.399
transcript.whisperx[476].end 12769.141
transcript.whisperx[476].text 因為我們現在台中整個烏日高鐵站下來整個塞車塞得非常的嚴重尤其要上74線到要轉國三的這個部分上下班時間半個鐘頭算是正常的但是它不應當如此
transcript.whisperx[477].start 12769.742
transcript.whisperx[477].end 12799.342
transcript.whisperx[477].text 所以是不是應該在台中要來設一個多設一站來紓解相關因為現在我們台中的人口已經超過286萬人而且急劇的在增加交通樞紐都塞的這麼嚴重的情況之下交通部必須鐵道局你必須要去做可行性的評估台中站我強烈要求台中站鐵路台這個高鐵必須要增加一站請做說明
transcript.whisperx[478].start 12803.525
transcript.whisperx[478].end 12825.743
transcript.whisperx[478].text 包委員這個有一些系統技術上的問題要做確認我想我們另外再跟委員辦公室這邊來做詳細的說好你現在這麼說本席要告訴你台中市是全台第二大城市而且我們急劇在增加蓬勃發展所以務必要拜託你們去做可行性評估好不好
transcript.whisperx[479].start 12827.256
transcript.whisperx[479].end 12849.677
transcript.whisperx[479].text 這非常重要你們去評估可行性評估既然高雄到屏東都可以這麼做我們台中更需要做加一站做可行性評估好不好要請你趕快做可行性評估方案我們再來討論朝這個方向來努力台中站高鐵站再加一站的可行性評估
transcript.whisperx[480].start 12850.117
transcript.whisperx[480].end 12877.428
transcript.whisperx[480].text 我們先把可行性評估做出來好 你們預估大概多久時間會做出來呢這個可能要沒關係多久時間你給我一個時間就好是這個應該要花一點時間我們會確認再跟我們半年還是多久沒關係你告訴我還是一年可行性評估至少一年以上好那我們原則上定一年可行性評估出來台中站高鐵再加一站可行性評估給我們一個方向好嗎謝謝謝謝謝謝委員
transcript.whisperx[481].start 12880.933
transcript.whisperx[481].end 12897.421
transcript.whisperx[481].text 好謝謝楊瓊英委員接下來邀請黃建豪委員發言好謝謝趙偉那我們就先請這個交通部次長陳彥博次長請陳次長
transcript.whisperx[482].start 12906.904
transcript.whisperx[482].end 12921.545
transcript.whisperx[482].text 市長好,我們今天要討論能源減碳的問題核心問題當然是我們現在台灣多數的車輛它的能源怎麼樣使用我想最重要如果大家都是繼續開油車
transcript.whisperx[483].start 12924.048
transcript.whisperx[483].end 12949.463
transcript.whisperx[483].text 你要做到淨零碳排你要能源轉型是很困難的那如果電車或是油電混合車的比例提升那他才有可能性去往這個淨零碳排路線來走那也看到說從近年來這個整個車輛的這個佔比來講汽車這目前油車的比例扣掉電車跟油電混合車之後油車的比例還是高達大約92%那在機車的部分油車的比例也更高94.7%所以我想問一下
transcript.whisperx[484].start 12950.902
transcript.whisperx[484].end 12967.095
transcript.whisperx[484].text 在目前我們看到2023年的整個電動機車跟汽車的銷售其實也是相對來下滑的狀況下面不知道交通部有沒有評估說這個傳統油車什麼時候才有可能真的在市場上逐漸退場哪一年我們的電車數量才有可能去超過油車你們有算過嗎
transcript.whisperx[485].start 12970.241
transcript.whisperx[485].end 12997.413
transcript.whisperx[485].text 這個部分我大概跟委員報告一下按照目前戰略期的一個目標如果以這個電動小客車的部分大概2040我們目標是希望市售比達到百分之百這一個電動化那到2040這一個時期的話我們大概推估在這個市場就是說我們使用上面的這個總量的話大概電動車會佔百分之四十那燃油車可能還是這個略高一點
transcript.whisperx[486].start 12997.953
transcript.whisperx[486].end 13006.03
transcript.whisperx[486].text 市長那我問你就是說你們現在講的是推估那推估你們什麼政策目標就是你們提什麼樣的政策才能夠達到這個數字因為按照目前的數字看起來
transcript.whisperx[487].start 13007.233
transcript.whisperx[487].end 13033.761
transcript.whisperx[487].text 你的油車就佔了90%對不對那其實電車或油電車已經上市一段時間了好幾年了那到目前為止它的比例還是這麼高那到底是哪些政策可能是關稅嗎還是其他的燃料稅因為燃料稅也要增的嘛也要還增燃料稅所以電車也要增燃料稅了所以你是稅制上給它優惠還是價格上給它優惠還是什麼樣的政策給它優惠我舉個例子過去台中市曾經推過台中市的電動車路外停車免費跟這個充電樁免費
transcript.whisperx[488].start 13036.482
transcript.whisperx[488].end 13065.74
transcript.whisperx[488].text 當然現在也要收費了可是因為過去的所謂停車免費跟充電裝免費的結果並沒有有效的改善說什麼電車的比例所以我今天要問的是說你今天今天我們討論的是陸海空的這個淨營碳排那汽車如果油車的比例還這麼高的話那後續交通部會提出什麼樣的對策還是你要直接要求廠商不能再生產油車我看這也不太可能啦所以到底要什麼樣的政策來鼓勵消費者去轉換他的使用習慣你們有做過這件事情的評估嗎
transcript.whisperx[489].start 13066.58
transcript.whisperx[489].end 13092
transcript.whisperx[489].text 有跟委員報告一下這個部分的話大概就是說從這個供給跟需求兩個層面來做處理那剛剛委員這邊所顯現的部分的話大概是就是說電動車輛佔總數車輛的一個這個比例那目標上面要就是說目前這個電子目標是從新車市售比就是說先從車輛新車的供給要先出來
transcript.whisperx[490].start 13094.682
transcript.whisperx[490].end 13118.22
transcript.whisperx[490].text 這個當這個車輛供給的這個比如說車型的一個數量電動車大於燃油車的一個這個部分的話那就是一個關鍵的這個轉捩點所以第一個部分的話大概就是說那這個目前的階段是著重在三個部分第一個部分就是說讓電動車的車型數量越多越這個趕快出來那第二個部分就是國產的這個
transcript.whisperx[491].start 13121.123
transcript.whisperx[491].end 13146.019
transcript.whisperx[491].text 這個電動車目前已經有了因為我想國產跟進口差別就在這個價格那這個大部分這個比較這個就是說這個比較市場可以接受的部分我相信這個國產車還是佔比較大的一個比例那在這個需求端的部分是透過布設完這個充足完善的充電環境因為有車就必須要這個充電那如果說這個環境這個比較完善的話就能夠那個那
transcript.whisperx[492].start 13147.6
transcript.whisperx[492].end 13171.637
transcript.whisperx[492].text 到這個下一個這個階段的一個部分那目前就有一些因為電動跟燃油這個相差的就是一個能源效率的這個部分那目前這個能源署這邊也在修這些相關能耗辦法管理的規定剛聽起來其實你們的目標是先做到供給面新車的數量新車的款式電車要比油車的款式選擇來的更多嘛好那你們有什麼時候要做到這件事情
transcript.whisperx[493].start 13173.151
transcript.whisperx[493].end 13189.477
transcript.whisperx[493].text 目前沒有啊目前都一直在這個鼓勵啦像這個國產車的部分那個經濟部廠發出這邊也投入資源包括國內已經有這個我知道我現在問你說什麼時候嘛你們有總有期程嘛預計的就是今天大家訂出2050淨零碳排的這個政策目標
transcript.whisperx[494].start 13190.197
transcript.whisperx[494].end 13213.082
transcript.whisperx[494].text 那我先問你說那好那你提供新的車款出來那你剛剛提到我們先不管現有的跟新車的比例因為現在按照現有比例來講的確要追上很困難那你至少先做到說我新車的比例是電動車電車的比例或油電火車的比例超越了油車嘛是不是這樣子剛剛的意思是這樣嘛那這件事情這個政策你們預計有什麼時候要達成你總要有一個期程啊
transcript.whisperx[495].start 13214.674
transcript.whisperx[495].end 13229.288
transcript.whisperx[495].text 這個部分的話原則上就是說目前這個2040之後這個市場上基本上就不允許這個燃油車在販售了因為2040市售比百之百就是市場販售的全部都是這個電動的一個這個車輛
transcript.whisperx[496].start 13232.051
transcript.whisperx[496].end 13258.052
transcript.whisperx[496].text 那當然我跟委員報告就是說在這個目前就是一路的一個這個過程當中可能到2030這個或2035以後當市場這個市售的新車這個達到80%的時候那相對的各車廠或是進口這個燃油油的部分可能在這個管制的這個力道上就會有配耗時間有限喔那我再問一個問題剛剛也提到一個事情燃料稅的部分
transcript.whisperx[497].start 13258.972
transcript.whisperx[497].end 13272.524
transcript.whisperx[497].text 過去當然汽油車有燃料的問題那電車你的燃料稅一下要新的政策也要準備來整個電車來課的燃料稅那你這樣子的政策目標跟你要推動淨寧碳排溫推動電動車的政策是背道而馳
transcript.whisperx[498].start 13275.461
transcript.whisperx[498].end 13298.279
transcript.whisperx[498].text 跟我們報告一下 基本上就是說這個目前啦就是說在稅費的部分車輛主要就是使用牌照稅跟這個棄產費的部分那為鼓勵電動車的部分以往大概就是說使用牌照稅跟這個棄產費大概這個免徵那我印象中應該財政部使用牌照稅是屬於地方稅大概就是應該115年開始
transcript.whisperx[499].start 13302.141
transcript.whisperx[499].end 13313.909
transcript.whisperx[499].text 115年會開始就是說那個使用排照水的部分就沒有在這個優惠但是漆藍費的部分目前我們估算起來原則上還不實質影響所以原則上還是會維持一個階段的這個免徵
transcript.whisperx[500].start 13317.751
transcript.whisperx[500].end 13338.157
transcript.whisperx[500].text 免徵嗎好謝謝好再接下來下一張下一張那這題討論完了那就要問一下這一樣我想在路上跑的機車類似機車東西很多種我提到電動代步車電動輪椅電動輔助自行車微型電動二輪車跟電動滑板車跟電動平衡車好這幾種我想問一下市長跟市長你們知道哪一些可以上人行道哪一些可以在車道哪一些在自行車道嗎
transcript.whisperx[501].start 13340.99
transcript.whisperx[501].end 13351.578
transcript.whisperx[501].text 這裡面的部分的話大概基本上都是屬於有三類啦這個像這個電動輔助自行車跟微型電動二輪車是屬於這個自行車的慢車
transcript.whisperx[502].start 13356.061
transcript.whisperx[502].end 13378.168
transcript.whisperx[502].text 那這個電動滑板車跟電動平衡車這個是也是屬於慢車但是屬於這個自立就是個人行動的一個這個器具沒關係 市長因為時間時間不夠我覺得可以看下一節給大家解答這是我們辦公室爬梳了各項法令之後得出的結論我看一下答案應該是對的啦如果錯有錯你們要糾正我們
transcript.whisperx[503].start 13379.268
transcript.whisperx[503].end 13405.093
transcript.whisperx[503].text 電動代步車 電動輪椅 電動輔助自行車只能這三個可以在人行道上面那能夠上車 只能上自行車道的只有這個電動輔助自行車跟微型電動二輪車都可以在自行車道那進行混合車道的是輔助自行車跟微型電動二輪車那很多人在使用的電動滑板車跟電動平衡車這個是連人行道依法它是連人行道都不能去的但是我們路上還是常常看到所以我要問的是說這些
transcript.whisperx[504].start 13406.453
transcript.whisperx[504].end 13429.289
transcript.whisperx[504].text 電動的類型我們當然希望大家不要去騎油車嘛希望能換個交通方式那這一些這六種市面上常見的載具那到底你的交通法規哪些能夠上路哪些不能夠上路那這同時也配合經濟部嘛它既然能夠生產能夠合法的販售那到底哪些能夠合法的上路我想一般民眾也是搞不清楚啊
transcript.whisperx[505].start 13429.989
transcript.whisperx[505].end 13438.968
transcript.whisperx[505].text 所以要問一下這個道理交通部對這是一個看法你要怎麼樣整合還是說一樣區分這麼多細節有的可以上人行道有的上自行車道有的可以上車道
transcript.whisperx[506].start 13440.063
transcript.whisperx[506].end 13467.398
transcript.whisperx[506].text 這部分我跟委員報告一下這幾類的部分車種分類非常明確那我簡單講就是說電動代步車或輪椅的這個部分的話這個是屬於行人輔具的部分它是跟行人結合在一起基本上就是說是這個可以走在這一個人行道有人行道就走這個右線這個人行道沒有人行道像一般行人的話就要靠這個路邊那另外一個部分就是說電動輔助自行車跟微型電動二輪車的這個部分的話
transcript.whisperx[507].start 13468.899
transcript.whisperx[507].end 13491.85
transcript.whisperx[507].text 一般原則上是走混合車道那如果說這個自行車道地方政府有特別允許他跟這個腳踏自行車這個這個並用的話那原則上就看這個主管機關的一個這個開放或者是這個管制那有關於電動滑板車跟電動平行車的部分現行處罰條例已經有開放但是因為這個牽涉到每個地方
transcript.whisperx[508].start 13492.25
transcript.whisperx[508].end 13519.712
transcript.whisperx[508].text 他的這個人行道空間或者是車道空間所以必須要由地方政府他去檢討他有訂一些相關規格跟使用規範之後那就可以按照地方政府市長 我要跟市長講為什麼今天特別提出來就是因為剛剛市長也不太會講這變成又回到地方政府了但是這個販售是全國性都在販售所以到底我哪些車在某些地方好像可以上人行道我換一個城市之後反而不能使用在某個城市會被開罰每個城市不會被開罰
transcript.whisperx[509].start 13520.433
transcript.whisperx[509].end 13536.163
transcript.whisperx[509].text 所以我是希望說交通部在這種各種這個債據上面能夠有比較一致化的標準不要說就像你剛剛提到有的地方自行車車道可以開放有的地方人行道可以開放那沒有人行道的地方怎麼辦呢沒有人行道的地方社會開放嗎因為實務上
transcript.whisperx[510].start 13539.125
transcript.whisperx[510].end 13556.396
transcript.whisperx[510].text 我國人行道就是建設不完整嘛所以在很多地方的話他在這個城市他可以使用可能滑板車他在人行道上誰使用他到別的地方去因為這個巷子裡面沒有滑板車那如果被檢舉了算誰的所以這部分我今天提出來希望說你們好好的去統整一下我們各項的這種個人債據這種雙兩輪的這種債據他這種電動輔具這種電動債據他到底的適用的法律標準
transcript.whisperx[511].start 13562.401
transcript.whisperx[511].end 13583.909
transcript.whisperx[511].text 把它明確一點那也要考量到現實你不能說就提到不能全部都有地方政府嘛因為我們講不同城市不同城市的狀況可以嗎市長我想委員剛才還是一樣啦尤其是行人輔具這個還是比較有地方性但是委員剛才特別提到如何讓地方能夠在設置上他也能夠有一些規範或遵循
transcript.whisperx[512].start 13584.429
transcript.whisperx[512].end 13605.025
transcript.whisperx[512].text 所以我剛才有跟市長講了我們大概會去朝你一個類似像使用指引來供地方政府來設置這樣的一個或規範這些這個器具或載具如何使用的一個規範後續書面報告再給我們我們再瞭解一下好不好好 市長謝謝謝謝委員好 謝謝黃建豪委員接下來邀請廖先祥委員發言
transcript.whisperx[513].start 13619.83
transcript.whisperx[513].end 13622.974
transcript.whisperx[513].text 要請我們陳次長經濟部吳副署長電力公司溫總工程師稍等一下
transcript.whisperx[514].start 13651.997
transcript.whisperx[514].end 13675.017
transcript.whisperx[514].text 三位好 這個最近我的辦公室有收到這個民眾的澄清可能跟經濟部還有電力公司比較有關係就是說有女生就是家庭主婦會來跟辦公室反映說老公他老公最近常常晚上9點多10點多跑出門然後該怎麼辦你知道是什麼原因嗎兩位
transcript.whisperx[515].start 13676.894
transcript.whisperx[515].end 13682.797
transcript.whisperx[515].text 老公晚上九點多十點多出門然後過了一陣子可能過了一個小時兩個小時才回來電力公司是不是跟今天的主題有關係啦就是這個電動車我們現在進行的部分就是電動車那電動車我們台電是不是有針對電動車的電表有專門的時間電價
transcript.whisperx[516].start 13705.251
transcript.whisperx[516].end 13709.177
transcript.whisperx[516].text 報告是是那你知道尖離峰的大概電價大概是多少跟多少嗎因為我不是這方面的主管離峰大概是3塊4塊啦尖峰是多少
transcript.whisperx[517].start 13722.674
transcript.whisperx[517].end 13741.571
transcript.whisperx[517].text 12塊大概12塊所以說我們有很多的電動車主因為我們的電譬如說我們去第三方快充的時候那廠商他一定也是推時間電價嘛他也是尖峰的時候可能又收比較貴的錢他不可能虧本嘛那離峰的時候他就推很便宜的價格所以說我們現在很多電動車的車主很困擾就是說
transcript.whisperx[518].start 13743.593
transcript.whisperx[518].end 13764.723
transcript.whisperx[518].text 我們因為廠商就是這樣子定價所以我們常常就是必須在冬季九點過後夏季是十點過後那才能夠用比較便宜的價格去充電我們中油過去可能這個油價調漲的時候隔天要漲個兩角三角就大排長龍了你知道消費者的這個心情就是這樣子
transcript.whisperx[519].start 13765.883
transcript.whisperx[519].end 13786.99
transcript.whisperx[519].text 對多數的這個電動車主來講的話我充了一次電我可能就省了兩三百塊我當然晚一點出門啊 晚一點就充就好為什麼要在尖峰時刻充這也符合我們台電的精神但是對於我們國家要推動電動車來說它其實是一個健康的一種電價因為我們要去開電車要去補充能源的時候
transcript.whisperx[520].start 13788.97
transcript.whisperx[520].end 13811.649
transcript.whisperx[520].text 我們當然是希望越便利越好我們不希望要在這種很離縫的時段去衝那這個都是我們的電動車組會去考量的我可以後續請我們的經濟部然後邀請我們的可能交通部或者是電力公司兩個單位的立場會不一樣電力公司當然是因為有這個用電接木的問題但是交通部的立場應該是推動電動車那當然兩個中間就會有一個這個
transcript.whisperx[521].start 13816.402
transcript.whisperx[521].end 13826.704
transcript.whisperx[521].text 這個目標不一樣的時候那就可能有一個政策性不一樣的部分可不可以請台電公司去檢討一下電動車電表這樣子的一個這麼過大價差的一個合理性可不可以
transcript.whisperx[522].start 13830.016
transcript.whisperx[522].end 13846.526
transcript.whisperx[522].text 是謝謝委員我們回去他會檢討但是目前看起來就是為了解決這個尖峰的尖離峰的一些問題尖離峰我會吐槽你啊尖峰就是缺電嘛你們一說沒缺電那沒缺電又在尖離峰什麼好不好一個月好不好你們檢討一下那個我能不能
transcript.whisperx[523].start 13847.666
transcript.whisperx[523].end 13872.804
transcript.whisperx[523].text 講一下 這個其實在國外大概充電的方式大概都是類似這樣子為什麼 因為就是說其實現在的這個充電的系統它基本上會去偵測說你那個電池因為它電池漏的時候它有一個模式所以基本上像有些就是因為現在其實就是因為我們慢充的那個系統比較少所以大家都集中去快充
transcript.whisperx[524].start 13873.644
transcript.whisperx[524].end 13897.445
transcript.whisperx[524].text 那慢充的系統它其實有些功能是它會去偵測那個電池的模式然後比如說離風的時候它就會盡量去把它充飽然後尖峰的時候它就會避開那大家也不會集中在過渡在某一個地方去充電那對大家來說 家用當然可以這樣子設定啦但是當家裡沒有充電樁的時候你就只能去外面嘛 那就是價格的問題啦好不好 那一個月內提間可不可以
transcript.whisperx[525].start 13900.305
transcript.whisperx[525].end 13924.959
transcript.whisperx[525].text 好是謝謝委員好謝謝喔那因為我們現在在討論到這個淨零碳呃私人載具轉型的問題過程中呃當然現在第三方包括特斯拉以及很多第三方的超充業者賣現在都雨後春筍的在在擴張嘛對不對但是我們目前好像並沒有針對快充站有一個很明確的一個規定就像是我們呃停車場法有很明確的停車場路外停車場的設置的規範所以說
transcript.whisperx[526].start 13927.04
transcript.whisperx[526].end 13935.255
transcript.whisperx[526].text 現在因為都市的地方 地不好找所以說廠商就會有一些亂象產生就像我這頭影片顯示的
transcript.whisperx[527].start 13936.852
transcript.whisperx[527].end 13960.381
transcript.whisperx[527].text 左邊那張可能沒有看到人行道右邊這一張你很可以明確的看到最右邊的那台車它車殼比較大的越往左邊越來越小到第二台車的時候其實車子要停到最後面的時候它的車頭就已經到我們的人行道了如果說在更左邊的這一格它的車一定就是會站到我們人行道影響到我們行人通行的空間那針對這樣子的一個問題我們目前經濟部我們確定快充
transcript.whisperx[528].start 13961.6
transcript.whisperx[528].end 13978.329
transcript.whisperx[528].text 業者的主管機關會是是不是經濟部以及他有沒有適用的一個法規去給他做一些相關的限制跟委員報告一下那個經濟部管的部分就是說那個快充站他有一些用電設備他必須要符合用戶用電設備裝置規則
transcript.whisperx[529].start 13979.98
transcript.whisperx[529].end 13995.632
transcript.whisperx[529].text 那至於說那個地方因為現在的位置大部分都是停車空間去設的啦對那所以這個規範可能還是因為道路安全部分可能還是交通部這個可能要請教交通部的部分好沒關係那電力安全部分我們經營部會處理好下一張沒關係下一張你剛剛講的就是這個
transcript.whisperx[530].start 13997.634
transcript.whisperx[530].end 14013.611
transcript.whisperx[530].text 目前充電有兩個管道就是一般來說會設置在兩個地方一個是合法的停車場那合法的停車場裡面自然就有停車場法去規範這部分就沒有問題了另外一個就是非合法的停車場還是可以設充電樁難道不行嗎?可不可以?沒有在停車場內可以設快充設備嗎?有沒有一個單位會說不行?
transcript.whisperx[531].start 14023.012
transcript.whisperx[531].end 14034.366
transcript.whisperx[531].text 我跟委員報告這個合法停車因為這個現在來講合法非法這個本來就是依照停車場法我不是說非法我是說不是在合法的停車場內我不是說它是非法停車場
transcript.whisperx[532].start 14038.371
transcript.whisperx[532].end 14061.489
transcript.whisperx[532].text 這兩個不一樣就是停車場裡頭當然充電樁的設置我們因為有停車場法的相關規定我們只是去規範它一定的比例所以它的空間什麼的都符合我們的規範它不會影響到包括出入口等等不會影響到交通裡面的車格規範有一定的長寬的配置它要去設置的時候但是當它這一站不是設在我們合法的停車場裡面的時候
transcript.whisperx[533].start 14063.29
transcript.whisperx[533].end 14082.807
transcript.whisperx[533].text 就沒有任何一個法可以管到他啦就像我剛剛講的他設了之後他的車子會停到人行道上啊我包括左邊這一張它其實是人行道我巴不進去我一定就會在人行道上面行車嘛我跟委員報告這分很多地方啊充電樁的設置你看像在公寓大廈裡頭也會有那你這裡在講到說譬如說在這一個空地裡頭要去設置當然設置的時候它就有相關的一個規範那規範是什麼
transcript.whisperx[534].start 14090.453
transcript.whisperx[534].end 14096.964
transcript.whisperx[534].text 譬如說你剛才講的用地的是不是用地可以在那個用地上來設對啊 那目前有沒有任何的規定可以規範
transcript.whisperx[535].start 14098.717
transcript.whisperx[535].end 14121.313
transcript.whisperx[535].text 這個可能要經濟部有沒有經濟部來做相關的規範我還是跟委員報告一下就是說現在我們用電的部分因為我們你們只管電嘛對不對對那因為車子要停上去要充電他一定有經過車子可以走的地方這個就可能不是經濟部可以對所以現在就是沒人管得到嘛我們交通部只管得到合法停車場對不對經濟部只管電力
transcript.whisperx[536].start 14125.515
transcript.whisperx[536].end 14152.494
transcript.whisperx[536].text 對 就是跟設家遊站什麼我跟委員稍微說明一下有關充電樁的主管機關這個在行政院已經綠定好相關的主管機關不是在交通部不是嘛 我也認為是經濟部啊所以所以但是經濟部剛剛講他們只管電力嘛他們不管場域嘛這或許他們來的不是真正主管因為他每一個東西設電的時候他有相關的規範他還是要去會同去看我告訴市長就是沒有今天我才在這邊質詢啊
transcript.whisperx[537].start 14153.855
transcript.whisperx[537].end 14180.898
transcript.whisperx[537].text 就是沒有不然特斯拉這種國際的企業有可能不遵守我們國家的規範在那邊亂設一通嗎所以我剛才就講因為這個也是一個長期以來我們整個行政院在推動我們基建我們鼓勵要多設充電樁但是我們一定也要確保我們設置快充站我們要有一個明確的一個設置的辦法就類似停車場法它不一定要像停車場法一樣但是必須要參考那這部分後續是不是可以請經濟部
transcript.whisperx[538].start 14182.96
transcript.whisperx[538].end 14193.766
transcript.whisperx[538].text 針對快充站這樣子的一個行業他所要使用的場域去做一個比如說他的車格的限制啊規範等等的你要交通部組織還是經濟部
transcript.whisperx[539].start 14197.746
transcript.whisperx[539].end 14216.181
transcript.whisperx[539].text 沒有錯我們分工的部分這個行政院現在是指定由經濟部負責但是因為充電樁的佈置的部分這個還是交通部主責所以這個部分最主要還是車子要實際可以開進去的那個不是我們經濟部主管問題是現在那邊一片空地交通部怎麼管得到那片空地
transcript.whisperx[540].start 14218.959
transcript.whisperx[540].end 14237.206
transcript.whisperx[540].text 我報告一下其實委員所指的部分就是說因應這個電動化未來會有商業營業用的充電站區這樣子的設置這個充電站區的設置基本上就跟以前的加油站的設置或是未來因應清冷會有加輕站的設置其實都是相同的一個道理
transcript.whisperx[541].start 14237.546
transcript.whisperx[541].end 14264.485
transcript.whisperx[541].text 那這個站區的一個這個設置的部分的話當然如果靠入口一定會考慮到出入口就是現在我們進出加油站這個這個加油現在加油站是用導視的部分那未來要像這種充電站的話可能就是這個車輛用排列的這個方式那這個部分的話我想經濟部留言組這邊可以待會去看是不是說針對充電站區的設置需不需要一個專責的這個規定他們可以來做一個這個考量
transcript.whisperx[542].start 14264.785
transcript.whisperx[542].end 14290.801
transcript.whisperx[542].text 或許今天來的人沒有辦法決定啦副組長可能也沒辦法代替經濟部來決定但是就後續請交通部跟經濟部回去這個東西要解決一下我們要廣設基礎設施但是我們要確保這些基礎設施它是至少它不要影響到像剛剛講的我們人行道人行的通行的問題包括以後設置的場域你的土地管制或是說你如果說已經是在建築法管制到的一些空地等等的
transcript.whisperx[543].start 14291.141
transcript.whisperx[543].end 14310.865
transcript.whisperx[543].text 他哪些地方可以設哪些地方不能設設的情況要有哪些車格的限制等等的我都希望經濟部未來有一個明確的規範不要說我們一面在推廣的時候但是卻又影響到其他的外部消費市要由我們全民行人來做承擔了好不好以上再麻煩我們的市長跟我們經濟部的長官謝謝好謝謝好謝謝廖先祥委員接下來邀請王逸川委員質詢
transcript.whisperx[544].start 14330.814
transcript.whisperx[544].end 14332.155
transcript.whisperx[544].text 主席我們請國發會跟交通部陳次長請國發會陳副處長
transcript.whisperx[545].start 14345.359
transcript.whisperx[545].end 14365.483
transcript.whisperx[545].text 好 我今天要問的題目是我們台灣的公車要全面電動化這件事情交通部有沒有認真在推動好 我們先看這一張今天你們交的報告陳市長 國發會說到去年的11月台灣電動車的普及率31.5 對嗎
transcript.whisperx[546].start 14370.555
transcript.whisperx[546].end 14381.98
transcript.whisperx[546].text 他這31.5就是剛才我們在很多都特別提到的就是包含這個在營運中的跟核定的台灣的大客車有幾輛啊
transcript.whisperx[547].start 14384.097
transcript.whisperx[547].end 14385.619
transcript.whisperx[547].text 市區電動公車大概11700輛來 部長你看你們的報告你們報告說要汰換電動大客車14500輛
transcript.whisperx[548].start 14406.874
transcript.whisperx[548].end 14418.06
transcript.whisperx[548].text 你們定義的是14500輛嘛 對不對那到去年的年底你們說你們已經領牌的是1926嘛1926除以14500輛是13.28 好我想跟你計較這些數字就是說國華會的數字啊應該也是交通部給的
transcript.whisperx[549].start 14431.256
transcript.whisperx[549].end 14442.582
transcript.whisperx[549].text 我稍微再跟委員說明一下那個原則上會多出來那個4000多部那個是公路客運的部分我們是在對啦我知道啦但是國化會把電動大客車它就這樣寫嘛但是我們一般對大客車的定義不是這樣因為對
transcript.whisperx[550].start 14451.287
transcript.whisperx[550].end 14463.631
transcript.whisperx[550].text 因為大顆車 遊覽車也是大顆車所以這些文字精準一點 好不好因為國外會看到數字也是你們給的 好不好那我們看下一張原來設定50%要電動化是指市區公車嗎那公路客運是交通部公路局管的要做嗎
transcript.whisperx[551].start 14478.188
transcript.whisperx[551].end 14500.579
transcript.whisperx[551].text 那為什麼公路客運都不來申請電動車目前大概重點先擺在這個市區公車的部分沒有重點嘛市區公車是市政府管的嘛六都市政府管的嘛對不對那公路客運是公路局管的嘛那為什麼公路客運的業者不申請
transcript.whisperx[552].start 14502.217
transcript.whisperx[552].end 14524.469
transcript.whisperx[552].text 電動公車跟我們報告並不是說客運業者不申請最主要就是說目前適合公路客運跟國道客運的電動的車的車型目前還在開發中應該這個今年第一季會有這個經過審議合格的這個車型出來因為在性能上面的要求會有不一樣
transcript.whisperx[553].start 14526.014
transcript.whisperx[553].end 14542.495
transcript.whisperx[553].text 那遊覽車呢遊覽車更是一個高性能的部分所以現在沒有遊覽車的電動車現行在科學園區大概有將近50輛這個電動遊覽但是他是用地地板另外就是專門跑這個
transcript.whisperx[554].start 14544.577
transcript.whisperx[554].end 14557.829
transcript.whisperx[554].text 市區公車六都剛剛蔡奇昌副院長有提到那個數量沒有機會讓你們解釋你們知道為什麼會有些都沒有嗎為什麼有一些很低為什麼有一些很高嗎
transcript.whisperx[555].start 14562.577
transcript.whisperx[555].end 14582.604
transcript.whisperx[555].text 你不要笑啊 你知道答案你就講啊好 這部分我大概跟委員報告一下因為就是說確實電動公車的一個這個推產各縣市都這一個不太一樣啊那但是這一個就是關鍵是什麼關鍵在於就是說確實像有一些這個縣市它起步可能推的比較不是啦
transcript.whisperx[556].start 14584.13
transcript.whisperx[556].end 14602.775
transcript.whisperx[556].text 就是車公里成本不一樣嗎?編的補貼不一樣嗎?現在全台灣對電動公車車公里成本給最高的是誰?我印象中應該是台中或者是台南吧台南啦台南給蠻高的56.34啦第二名第二名是桃園啦
transcript.whisperx[557].start 14609.093
transcript.whisperx[557].end 14620.581
transcript.whisperx[557].text 桃園52.7再加購車補助桃園喔桃園給最高的車公里喔然後又給購車補助喔結果他是六都最後一名為什麼
transcript.whisperx[558].start 14629.933
transcript.whisperx[558].end 14653.532
transcript.whisperx[558].text 當時有關那個車子應該是想說一開始的時候我們大概只有幾行所以很多的客運業者大概在觀望其他的車型我跟你講關鍵就是地方政府的這些加碼補助跟對車工裡的計算不一樣就會導致各城市的客運業者願不願意把柴油公車連線到的時候換成電動公車
transcript.whisperx[559].start 14655.493
transcript.whisperx[559].end 14660.455
transcript.whisperx[559].text 所以你們要去盤點這六都他們對這個車公里成本的計算到底哪裡不一樣 因為你們只做這個購車補助嘛 對不對好 那剛剛我再請問一下 那購車補助車子買來了要充電的那個場地啊各縣市政府跟客運業者有沒有遇到困難
transcript.whisperx[560].start 14678.24
transcript.whisperx[560].end 14680.904
transcript.whisperx[560].text 放月子有沒有想要因為他們的車都要休息嘛他們都要充電嘛那充電的地方有沒有遇到抗爭遇到人家不讓他設那這個都丟給縣市政府還是公路局會介入來協助
transcript.whisperx[561].start 14694.082
transcript.whisperx[561].end 14705.335
transcript.whisperx[561].text 我跟委員報告一下確實那個車廂數一多的時候這個一定會碰到問題那所以當時就是要求地方政府在提計劃書的時候就對於這個要就是說協助這個客人業者來找這個設停車場跟充電場這個部分要有整體的規劃所以這是縣市政府負責
transcript.whisperx[562].start 14712.403
transcript.whisperx[562].end 14741.681
transcript.whisperx[562].text 對然後另外一個部分有場地之後要設充電樁這些供電用電的等等部分的話公務局在公務局這邊跟台電有一個平台他們每個會開會那只要就是說客運業者有申請要設這個充電樁的一個場站在台電各分區都列為專案計畫在做這個列管都是優先來做一個協助我們現在對推動電動的市區公車的進度實在是非常的緩慢
transcript.whisperx[563].start 14742.878
transcript.whisperx[563].end 14760.651
transcript.whisperx[563].text 你們應該也會認為很緩慢所以這個部分我知道你們補助不會無窮無盡最新一期的補助那個付款的條件是越來越差所以對這些客運業者來說他們願意再加碼繼續買的那個意願會越來越低那可是你們離目標離國安會幫你們訂的環境部幫你們訂的行政院幫你們訂的那個數字會越來越遠
transcript.whisperx[564].start 14771.377
transcript.whisperx[564].end 14774.44
transcript.whisperx[564].text 會越來越遠 因為最早期馬來西亞電動公車也都到齊了那很多是中國車 對不對很多是大量的中國車 那些也都到齊了所以接下來呢 你們怎麼在 你們的經費有限補助會越來越少然後呢 給客運業者的補助的時程 就是說分期付款越拉越多期
transcript.whisperx[565].start 14794.727
transcript.whisperx[565].end 14803.372
transcript.whisperx[565].text 造成這業者不願意買可是國安會訂了目標環境部訂了目標行政院訂了目標那我們的運輸部門越來越難達成
transcript.whisperx[566].start 14805.083
transcript.whisperx[566].end 14825.307
transcript.whisperx[566].text 那到最後全部會怪運輸部門因為運輸部門本來就是這個排碳最大宗大概就在運輸部門後面國外會都一直點頭所以你們要記得一定要想辦法跟上來不能讓其他的部門住宅部門這些部門笑我們好不好交通部要加油謝謝謝謝委員好謝謝王逸川委員
transcript.whisperx[567].start 14832.898
transcript.whisperx[567].end 14853.823
transcript.whisperx[567].text 接下來邀請鄭天才委員質詢主席 各位委員 有請次長還有台鐵公司總經理
transcript.whisperx[568].start 14859.603
transcript.whisperx[568].end 14865.787
transcript.whisperx[568].text 台鐵公司的總經理馮總經理市長今天談淨零排放轉型這個部分在報告裡面鐵路運輸業相關措施裡面有提到車站
transcript.whisperx[569].start 14882.598
transcript.whisperx[569].end 14902.455
transcript.whisperx[569].text 車站的部分這邊就提到這個冷氣機事實上除了冷氣機之外很重要的而且是這個用電常常是最高的就是那個電梯電梯不是那個上下的電梯
transcript.whisperx[570].start 14903.863
transcript.whisperx[570].end 14929.83
transcript.whisperx[570].text 是那個斜著那個怎麼稱呼就是這樣斜斜上去的那個便梯這個部分是用電相當高因為你們的設備並沒有說沒有人的時候會停要改善
transcript.whisperx[571].start 14931.704
transcript.whisperx[571].end 14934.261
transcript.whisperx[571].text 就是沒有人做的時候 沒有人要搭的時候
transcript.whisperx[572].start 14936.246
transcript.whisperx[572].end 14963.318
transcript.whisperx[572].text 要停然後人要靠近的時候他就會再啟動很多車站沒有這個設備嘛是不是這樣你們可以回去去檢視一下所以這個部分因為我常常搭火車啦常搭火車我非常清楚所以這個部分是一個需要去解決的現在設備都是可以的所以這個部分要請台鐵就請回座
transcript.whisperx[573].start 14964.754
transcript.whisperx[573].end 14985.743
transcript.whisperx[573].text 接下來請公路總局長上來繼續談蘇阿安我談了很多次蘇阿安的計畫現在的進度環境部在去年的8月6日環評大會通過了環評審查
transcript.whisperx[574].start 14989.707
transcript.whisperx[574].end 14996.859
transcript.whisperx[574].text 然後國發會也召開了演唱會議交通部在113年10月22號再送國發會報行政宴現在進度怎麼樣
transcript.whisperx[575].start 15005.603
transcript.whisperx[575].end 15025.583
transcript.whisperx[575].text 是跟我們報告我們把因為環評大會大概通過了那這個部分的話就是我們提報這個整個裁員的建設計畫報行政院那行政院還沒合不過就是說就公路局來說其實我們後續的準備包括相關的一個設計還有一個分標案的這一個工作我們自己已經在內部已經在作業了那個
transcript.whisperx[576].start 15029.443
transcript.whisperx[576].end 15031.865
transcript.whisperx[576].text 你們去年10月22號送國發會國發會有送行政院的嗎
transcript.whisperx[577].start 15038.452
transcript.whisperx[577].end 15062.362
transcript.whisperx[577].text 回去查一下好不好第一個就是說國發會什麼時候送給行政院因為國發會已經召開過會議了嘛10月15號召開過會議裡面就修正了一部分所以很快的就送到國發會了嘛那現在已經這麼久了應該國發會我們了解後再向委員說明這個再提供書面的資料是這個因為
transcript.whisperx[578].start 15065.763
transcript.whisperx[578].end 15082.752
transcript.whisperx[578].text 按照你們原來的期程如果這個前面不好好的去掌握的話期程會受到很大的影響所以這個部分是如果我們去對比這個抒發改的時候抒發改是更困難的
transcript.whisperx[579].start 15084.227
transcript.whisperx[579].end 15107.462
transcript.whisperx[579].text 結果它騎乘都還比較短所以這個部分要請交通部公路總局要多加油 多協調所以要去追蹤那個進度了要去追蹤那個進度 好不好提供資料之後 我也會去協調行政院能夠加快好 謝謝委員另外就是這個去年的8月16號
transcript.whisperx[580].start 15109.932
transcript.whisperx[580].end 15128.152
transcript.whisperx[580].text 這個公路總局有針對台11線港口部落外環道可行性評估的期末報告這個部分當然你們也進行的都有按照進度來進行現在就是說這個
transcript.whisperx[581].start 15129.895
transcript.whisperx[581].end 15141.356
transcript.whisperx[581].text 目前這個進度也提供素面資料好沒問題因為是大概期末之後要有一些修正啦有一些修正我們大概今年三月份大概應該會把報告完成這樣子
transcript.whisperx[582].start 15142.146
transcript.whisperx[582].end 15161.144
transcript.whisperx[582].text 對 按照當天的審查會計錄 各機關的發言包括地方政府 尤其是那個有關涉及到遺址那個部分那個部分基本上都沒有問題所以這個部分 然後相關部落的同意 那個也都完成了
transcript.whisperx[583].start 15162.004
transcript.whisperx[583].end 15184.344
transcript.whisperx[583].text 所以這個部分是應該可以加快來處理所以這個部分也把這個相關的進度 因為從去年8月到現在也有超過半年了是不是提供這個素面的資料好 謝謝 謝謝好 謝謝鄭天才委員接下來邀請邱若驊委員質詢
transcript.whisperx[584].start 15191.53
transcript.whisperx[584].end 15216.406
transcript.whisperx[584].text 好 謝謝主席 主席有請交通部陳政務次長請陳次長我也好次長好 我們今天討論淨零碳排那低碳永續無縫的大眾運輸是我們共同努力的目標那為了要實現淨零碳排我們都鼓勵民眾多加使用大眾交通運輸工具嘛那次長大眾運輸工具的前提是什麼
transcript.whisperx[585].start 15218.589
transcript.whisperx[585].end 15233.19
transcript.whisperx[585].text 呃應該是說他應該是呃應該費率有一定的這個負擔的期啊那相關的路線啊整合啊時間上應該是對那讓呃民眾願意去達成是次長您提到費率還有路線呢那前提是要有
transcript.whisperx[586].start 15233.67
transcript.whisperx[586].end 15246.258
transcript.whisperx[586].text 才能讓民眾來做使用那只有當更多人越多越多人來使用這個大眾運輸工具我們才能往淨領碳排的目標來邁進那如果基礎建設不足不完善我們說再多政策都是空談那這個觀點市長您認為呢同意
transcript.whisperx[587].start 15248.96
transcript.whisperx[587].end 15274.556
transcript.whisperx[587].text 同意 那本席選區有一個重大的交通建設捷運三陰線延伸至八德一岸本席一再的談到那從10月18交通組的質詢有問過院長那院長僅說他會加速核定的流程那9月20號至今交通部呈報到行政院已經110天了那其中在委員會的時候本席也有向部長來做反應希望能夠來盡速核定因為交通部
transcript.whisperx[588].start 15275.436
transcript.whisperx[588].end 15280.992
transcript.whisperx[588].text 則無旁貸那依舊還在卡關中那次長您知道三一線什麼時候完工嗎
transcript.whisperx[589].start 15286.741
transcript.whisperx[589].end 15312.371
transcript.whisperx[589].text 這個要查一下這要查一下 今年114年就要完工了延伸段我剛剛問次長是問山陰縣那規劃通車是115年的上半年可是目前山陰縣延伸到巴德的一岸卻卡在行政院是 那交通部這邊可以來做什麼協助難道不用向院長來做反應嗎
transcript.whisperx[590].start 15313.918
transcript.whisperx[590].end 15329.596
transcript.whisperx[590].text 我想委員這部分我們來瞭解一下然後來向行政院來看怎麼樣來尋求相關交通部應該知道國發會以及新北市政府、台北市政府都是樂觀其成的吧那交通部的立場呢
transcript.whisperx[591].start 15330.677
transcript.whisperx[591].end 15349.994
transcript.whisperx[591].text 因為都已經經過相關的審查 我們也是一樣樂觀啟展 也是支持的那我們看到下一張簡報 本席不得不說邊是永遠大不了大都 我們是永遠大不了的結合定一直都是到不了 這條三菸線都到不了八德那拜託次長這邊再次的向院長 交通部這邊來做 向院長來做反應
transcript.whisperx[592].start 15351.815
transcript.whisperx[592].end 15378.392
transcript.whisperx[592].text 那因為這條山陰線延伸至八樓是我們地方的重大建設那希望交通部可以積極的向院長向行政院來爭取反映我們還有地方基層的新生好嗎我們來向行政院來反映因為農曆新年也快到了希望交通部可以送給我們地方這份大禮我們盡量來努力OK好那接下來我們看到今天我們今天要討論的議題那隨著全球暖化加劇2024年
transcript.whisperx[593].start 15379.773
transcript.whisperx[593].end 15401.236
transcript.whisperx[593].text 全球危險高溫增加了41天那有26起極端天災造成3700人死亡那根據聯合國氣象組織的報告那全球毀滅性的洪災有16起那其中15起就是因為全球氣候變遷導致降雨量異常這是有直接的關係如果不迅速來減少碳排的話那本世紀末全球氣溫上升他恐怕是
transcript.whisperx[594].start 15401.977
transcript.whisperx[594].end 15429.702
transcript.whisperx[594].text 上升是2.6到3.1的攝氏度的目標那遠超過巴黎氣候協議設定的1.5攝氏度那本席這邊也請我們我們能源署的副署長好主席吳副署長謝謝好請吳副署長各位好副署長好那您剛剛也有聽到那這個淨利碳白已經是刻不容緩了您同意嗎
transcript.whisperx[595].start 15431.55
transcript.whisperx[595].end 15458.064
transcript.whisperx[595].text 是的 我們現在院裡也有相關的政策去應對因為汽油燃燒它產生的大量的二氧化碳還有汽車所排出來的碳是造成溫室效應的主要原因之一所以我們應該來想說要怎麼來提高民眾使用大眾運輸的意願那電費的調漲會增加大眾系統運輸的營運成本然後進一步的影響票價那之前本席也有向部長提出來
transcript.whisperx[596].start 15460.606
transcript.whisperx[596].end 15488.68
transcript.whisperx[596].text 電價的調漲組的機關是經濟部還有能源署那這邊今天也來就叫我們副署長然後還有次長那根據資料顯示這次電價漲調漲之後台電他增加了4.56億然後北捷3.9億還有高鐵3.6到3.7億那其實各大的軌道的系統電費都增加了那為了因應電價那交通部這邊還有像我們機場捷運高雄捷運還有台北捷運他也取消了優惠然後也調整了優惠那這一次
transcript.whisperx[597].start 15489.744
transcript.whisperx[597].end 15502.217
transcript.whisperx[597].text 有三個捷運的系統他已經取消了部分的優惠那北捷常客的優惠也縮水他影響到30萬的通勤族那請問次長您知道北捷常客的優惠是是什麼嗎是什麼樣的方案嗎
transcript.whisperx[598].start 15505.824
transcript.whisperx[598].end 15528.724
transcript.whisperx[598].text 具體的方案我不是很清楚但是我瞭解他是應該是搭乘的次數搭乘一定的次數對他是以搭乘的次數來做計算然後跟回饋嘛比如說11到20次他是他的回饋比例是10%那21到30次他可以回饋到15%那這樣往上類推那本身以助理以我的助理來做舉例他每天立法院跟住家來往返一個月
transcript.whisperx[599].start 15529.224
transcript.whisperx[599].end 15546.336
transcript.whisperx[599].text 一天的平均車資是65元那一個月我們以20天來做計算的話搭乘次數是40次他可以享受到20%的回饋是260元那這樣子一個月下來他的車資是1040元即使他沒有使用TPAS
transcript.whisperx[600].start 15546.556
transcript.whisperx[600].end 15575.138
transcript.whisperx[600].text 可是優惠收水之後他車資也增加了所以他有向本席來做意見上面的分享那也因為這個車資的調整讓他考慮其他的通勤方式那這是通勤的部分然後我們看到公司的部分像陶基公司還有台鐵公司郵政公司港務公司那他的水電費也是增加的那其中以台鐵4.43億增加最多那這四間公司都是掌管交通的業務那次長這樣子會不會直接接下來
transcript.whisperx[601].start 15575.96
transcript.whisperx[601].end 15577.916
transcript.whisperx[601].text 的調整會不會影響到我們民眾的生活
transcript.whisperx[602].start 15580.274
transcript.whisperx[602].end 15604.511
transcript.whisperx[602].text 我先分兩塊 剛才上一塊是有關這個北捷的常客優惠的那一部分那一部分其實也是剛才委員特別提到就是鼓勵公共運輸所以交通部 公務局大概在這個應該是在不久會推出所謂常客優惠的一個方案會去救這個市長您說不久後會推出不久後是多久之後應該是這個月吧
transcript.whisperx[603].start 15606.392
transcript.whisperx[603].end 15621.531
transcript.whisperx[603].text 這個月什麼時候會公佈近期會公佈我想近期我們的相關的這個新春記者會吧應該會來做公佈新春記者會是在這個月嗎月中月中的時候會來做公佈
transcript.whisperx[604].start 15622.913
transcript.whisperx[604].end 15649.918
transcript.whisperx[604].text 是有一個常客優惠的一個方案會來推出那至於說這個各個這個公司相關那個水電的一個漲價我想相關的那個費用會不會反映到他們的那個還是要看公司治理他們的來考慮那目前我的了解他們大概都維持現有的一個營運方式對 而且這邊請教副組長一個問題副組長您也聽到了來節省他的相關的電費那未來三年電費還會做調漲嗎
transcript.whisperx[605].start 15653.271
transcript.whisperx[605].end 15657.038
transcript.whisperx[605].text 公委報告那個電價要不要變動是電價審議會的權責電價審議會的權責那這邊請教副署長過去幾年我們電價調漲了多少就工業電價來說
transcript.whisperx[606].start 15669.032
transcript.whisperx[606].end 15673.053
transcript.whisperx[606].text 這一次這個詳細數字我在看 詳細數字2022年調漲了15%2023年調漲了17%2024年的4月調了14%10月又調了14%這是您的業務您不清楚嗎
transcript.whisperx[607].start 15685.605
transcript.whisperx[607].end 15709.29
transcript.whisperx[607].text 詳細的數字我剛剛詳細的數字已經跟你說啦但是我跟委員報告一下因為畢竟台電你知道調漲天價會造成也會影響到民眾嗎所以那個其實院已經有協商過就是說如果這個就是說公司就是因為台電畢竟他還是一個公司他還是要根據電費的收入來維持他經常性的營運
transcript.whisperx[608].start 15710.33
transcript.whisperx[608].end 15733.724
transcript.whisperx[608].text 那如果就是說各部會如果有相關的一些他自己所管的業務說需要有做一些補助的話本席這邊沒有要跟您討論能源政策那也希望就是我們不希望票價再漲了進而影響民眾搭乘大眾運輸的意願那這邊也請交通部跟能源署來做跨部會的討論針對我們交通運輸工具的部分
transcript.whisperx[609].start 15735.032
transcript.whisperx[609].end 15750.525
transcript.whisperx[609].text 沒有問題 我覺得票價的調整會影響很多民眾的出行這部分交通部會審慎處理OK 好 謝謝次長謝謝主席好 謝謝邱若驊委員接下來邀請張祺凱委員張祺凱委員張祺凱委員張祺凱委員不在現場接下來邀請侯孟凱委員發言
transcript.whisperx[610].start 15765.888
transcript.whisperx[610].end 15766.311
transcript.whisperx[610].text 主席謝謝 麻煩請陳次長請陳次長
transcript.whisperx[611].start 15772.884
transcript.whisperx[611].end 15800.752
transcript.whisperx[611].text 次長好我也好次長今天討論我們近民碳排轉型改善措施其實最重要的就是希望鼓勵大家多用大眾運輸工具是是減少碳排對不對是是好本席三個月前就在這邊有跟局部長這邊來要求就是說考慮是不是能夠有通勤的時間國道客運事辦雙程巴士的通行那不知道現在進度如何
transcript.whisperx[612].start 15802.998
transcript.whisperx[612].end 15821.263
transcript.whisperx[612].text 因為國道客運上面用雙層巴士三個部分第一解決現在缺工的問題嘛一輛巴士可以多載一些旅客嘛第二能夠讓更多的人使用同一班的一個大眾運輸工具以及第三減少國道上面的一個車輛的一個數量來
transcript.whisperx[613].start 15823.323
transcript.whisperx[613].end 15830.326
transcript.whisperx[613].text 現在全世界各國以前你們一直主旨是說世界各國沒有多少國家是有國道客運雙層巴士可以上國道但事實是如此嗎
transcript.whisperx[614].start 15851.497
transcript.whisperx[614].end 15870.3
transcript.whisperx[614].text 我們收集完之後才發覺說很多國家其實都有開放國道是可以用造成巴士對不對原則上大概就是主要使用還是在這個就是說市區遊覽的部分但是剛剛委員所提到確實在英國或等等部分有這個長途國道客運的部分
transcript.whisperx[615].start 15870.64
transcript.whisperx[615].end 15894.038
transcript.whisperx[615].text 那我們也特別去了解他的車型車高這些消息還包括這個左軸人數的部分那大概目前這個這個收集回來之後那目前私底面在凝聚這些相關東西原則上我們內部會這個簽一個這個就是說處理的一個方向後面會找這個處理廠還有客戶業者大家來共同做一個還要多久時間
transcript.whisperx[616].start 15895.579
transcript.whisperx[616].end 15920.929
transcript.whisperx[616].text 這部分的話 我講三個月前跟我現世淡淡講說這是一個很好的方向只要安全無虞的情況下可以辦理我們就優先來試辦那結果現在三個月過去了怎麼還是停留在這個討論階段我跟委員報告一下就是說前面這些相關的東西因為裡面就是我剛剛跟委員報告的一個部分裡面有車輛規格這些相關的部分那個是比較這個具體這個細部的部分啦
transcript.whisperx[617].start 15921.249
transcript.whisperx[617].end 15947.725
transcript.whisperx[617].text 那我這邊大概跟委員報告一下還要多久時間是不是我這個應該這個過完年之後我就立刻召開第一次會議還要等過年啊是要等發紅包是不是因為有些程序處理完之後大概剛好碰到這一個就是月底過年的一個這個期間那我想說過完年之後那我們這個相關推就是說這些細部這個規格處理的部分我們就來開會做討論
transcript.whisperx[618].start 15949.586
transcript.whisperx[618].end 15952.73
transcript.whisperx[618].text 過完年之後會開第一次會議是是是好來市長
transcript.whisperx[619].start 15953.854
transcript.whisperx[619].end 15980.807
transcript.whisperx[619].text 市長本席為了今天的一個質詢我再收集了很多資料我給您看一下我也希望不要被下面的人蒙蔽因為以前的人大家都講是說世界各國很少開放國道有雙層巴士的行駛結果其實不是第一英國英國雙層巴士它就有在國道上面還有跨國的路線上面行駛第二
transcript.whisperx[620].start 15981.829
transcript.whisperx[620].end 15998.622
transcript.whisperx[620].text 香港它的快速公路跟道路它其實也就有雙程巴士以70到80公里的時速在做行駛雖然說快速公路跟道路不一定他們的名稱是國道但實際上他們的性質就是高速公路第三
transcript.whisperx[621].start 15999.423
transcript.whisperx[621].end 16019.77
transcript.whisperx[621].text 新加坡新加坡也有雙層巴士行駛在主要的幹道跟快速道路上面當然新加坡的道路設計規劃的時候可能當初就已經考慮到說雙層巴士的需求所以對於限高等等就已經有考量進去來下一頁
transcript.whisperx[622].start 16020.782
transcript.whisperx[622].end 16038.097
transcript.whisperx[622].text 以及美國美國這樣子的Megabus是美國加拿大都有雙程巴士的一個行駛都有行經他們主要的這個城市我更上網看一下這個Megabus的一個官方網站他們的那個巴士長什麼樣子
transcript.whisperx[623].start 16039.753
transcript.whisperx[623].end 16058.362
transcript.whisperx[623].text 好 歐洲它就長這個樣子它其實跟一般使用的市區的觀光巴士那種雙層第二層是露天的是不一樣的它其實是一個包覆性的兩層的巴士而且因為Megabus他們做起來之後它就可以讓
transcript.whisperx[624].start 16059.322
transcript.whisperx[624].end 16084.249
transcript.whisperx[624].text 國道客運讓這些客運業者有更多的優惠跟競爭力因為他只要一個駕駛就可以有多載一程的旅客嘛所以你看他上面寫什麼一塊錢啊Mega bus的那官方網站上面你看很多的留學生喔他們去美國的話都會去搶那個票就是他們每一台Mega bus裡面雙程巴士他都會有提供一張票
transcript.whisperx[625].start 16085.202
transcript.whisperx[625].end 16113.133
transcript.whisperx[625].text 一塊美金就好剩下幾張票五塊美金再其他的票才是原本的價錢那如果說國外不管美國不管歐洲不管英國不管香港不管新加坡都有類似的一個推動的話那台灣第一地狹人稠第二我們的通勤其實是有需要的第三現在國道客運上面其實大家也覺得很辛苦啊
transcript.whisperx[626].start 16114.687
transcript.whisperx[626].end 16142.097
transcript.whisperx[626].text 大家也覺得很辛苦啊不是嗎缺工的問題駕駛找不到但是找到了結果我們這個競爭力大家也覺得是說跟這個高鐵跟這個台鐵很難比較那如果說我們能夠有比較多一點思考去開放讓這些業者他們能夠做第一對於我們的這個乘客來講的話他就不會在上下班通勤時間看到等了很久就一台車來發覺上面已經滿了我只能再等下一班
transcript.whisperx[627].start 16143.393
transcript.whisperx[627].end 16160.726
transcript.whisperx[627].text 有沒有多少市長你應該你這公路體系出色的你應該很能理解啊有多少人那種通勤族這種寒風天站了二三十分鐘一台車來結果看到原來那台車滿了他就要看著被迫走那我另外要再等下一台
transcript.whisperx[628].start 16161.912
transcript.whisperx[628].end 16177.715
transcript.whisperx[628].text 所以我今天列出那麼多相關是世界各國確實有這樣子的一個做法也都可行也都安全那我們現在台灣在討論所謂的淨零碳排跟討論所謂的這些能夠擴大交通運量
transcript.whisperx[629].start 16178.536
transcript.whisperx[629].end 16207.233
transcript.whisperx[629].text 等相關部分能不能有更積極的思維來市長簡單回應一下我想我跟委員做說明部長已經有提到說朝這個方向來演繹所以原則上呢我想剛才市長也說明了我們會朝這個方向來演繹那最主要考量還是安全那以往來講的話那個其實我們在早幾年我們的國道還是有出現那個雙層的下面坐人的所以
transcript.whisperx[630].start 16207.833
transcript.whisperx[630].end 16225.495
transcript.whisperx[630].text 當時大家的印象就是那種車子真的是很不安全那剛才委員秀出來Megabus的那個如果說我們國內而且隨著這個我們刑事認證的推轉其實車子的打造的技術也提升了所以如果國內有這樣的打造的技術的能力真的把這樣的打造出來車體的安全
transcript.whisperx[631].start 16226.977
transcript.whisperx[631].end 16253.862
transcript.whisperx[631].text 以及相關的行控然後還有你也可以把它的時數給控制住甚至我之前就提過說範圍可以控制以北北基桃中張頭雲嘉南高高屏用通勤的概念先示範好不好這個我們一併納入好市長這是第一個部分抱歉主席站起來但是還有另外一個也很重要的議題我今天有準備那個桃園機場捷運他們在10月的時候有回報說他們要採購這個列車
transcript.whisperx[632].start 16256.443
transcript.whisperx[632].end 16259.205
transcript.whisperx[632].text 一個是要採購6輛直達車跟4輛的一個普通車但發覺說是卡關為什麼是因為那個零件說
transcript.whisperx[633].start 16264.741
transcript.whisperx[633].end 16290.976
transcript.whisperx[633].text 沒有再生產了那到目前為止我們要怎麼協助因為今年3月才在交通委員會去桃園視察的時候才講信誓旦旦承諾這有補不管是有中央有補助或是等等的部分我們要讓機場公司來買列車啊那現在因為T-pass以及我們很多的這個使用的一個習慣所以早上桃園林口要來台北這班班都爆滿可是他現在車廂買不進來有沒有了解這個問題
transcript.whisperx[634].start 16296.453
transcript.whisperx[634].end 16314.308
transcript.whisperx[634].text 我沒有掌握到這個問題我最近會跟台市政府來召開會議來演商一下還沒有召開會議啊10月就爆發的事情到現在你跟我講說已經過三個月了我本來以為是你要跟我講說解決方法你現在才要再召開會議因為這個這個原來的耗資廠商確實現在有供應上的問題原來的耗資廠商當時是誰簽的
transcript.whisperx[635].start 16320.53
transcript.whisperx[635].end 16328.291
transcript.whisperx[635].text 當時是前高鐵局是前高鐵局嘛也就是鐵道局嘛是不是那結果簽了多久之後那原耗資廠商就倒了
transcript.whisperx[636].start 16329.448
transcript.whisperx[636].end 16350.825
transcript.whisperx[636].text 倒了嘛是的是那現在就變成說它是被德國西門子併購了不管是併購不管是消失反正它就是不見了那現在變成是說你找不到原本的廠商所以現在就傳出說12項零件裡面有7項是已經停產了造成說我們現在機場捷運的那些車廂要去買的話買不到新的車廂
transcript.whisperx[637].start 16352.196
transcript.whisperx[637].end 16377.177
transcript.whisperx[637].text 那這問題要怎麼解決這個我想你不可能直接推給不能推給地方政府是吧並不會是的是所以什麼時候要找地方政府來溝通我們已經在安排會議了什麼時候應該是在年前就會召開因為我開通章昨天的前天就已經發出去了這期我沒有記得抱歉好 次長這一個問題為什麼會特別點出來也一樣
transcript.whisperx[638].start 16380.994
transcript.whisperx[638].end 16402.94
transcript.whisperx[638].text 淨零碳排我們大家都重視要用淨零碳排就是要有大眾運輸工具大眾運輸工具裡面就是要讓大家能夠方便來做來搭乘那現在如果說連我們都已經編列了預算結果我們要買車廂買不到我覺得是華天下之大機啊這真的是笑話變成是我們要買方市場照理講全世界這不是戰鬥機不是飛機耶
transcript.whisperx[639].start 16405.345
transcript.whisperx[639].end 16422.004
transcript.whisperx[639].text 捷運車廂不是戰鬥機不是飛機不算是賣方市場應該說買方市場我們編了錢結果我們還買不到那洪委員因為你的時間已經超過一倍了是不是這個問題那個高鐵局已經要開會了是不是可以請洪委員也可以出席
transcript.whisperx[640].start 16422.805
transcript.whisperx[640].end 16436.962
transcript.whisperx[640].text 就說這個會議侯委員可以適合出席嗎讓他可以去比較進一步瞭解還是會議結論再跟侯委員報答趙偉只派工作給我做要我去頂你們好好開會沒有我覺得趙偉這樣講也是對
transcript.whisperx[641].start 16439.224
transcript.whisperx[641].end 16466.88
transcript.whisperx[641].text 你不要說技術層面不要說是技術層面的會議啊該怎麼樣開會因為這個是包括桃園市包括新北市包括台北市通勤的民眾使用積極的民眾大家都關心的甚至現在你說你要國國際的觀光市場要恢復那國際觀光市場要恢復你的桃園機場捷運的品質你要起來嘛提供本席什麼時候開會那並且市長我真的要求您您要主動的來去督導
transcript.whisperx[642].start 16468.663
transcript.whisperx[642].end 16482.402
transcript.whisperx[642].text 好不好對 你要主動來督導不要把它放任就是放成下面去看因為這不是地方政府的責任而已我覺得這應該是交通部要整體考量集結現在既然已經
transcript.whisperx[643].start 16483.652
transcript.whisperx[643].end 16501.588
transcript.whisperx[643].text 有運輸了早上現在真的是班班客滿那最需要的就是趕快買新的車廂然後能夠增加這個運量可以嗎好這部分我們呃會來跟鐵道局來共同看怎麼樣來解決好再請提供本席相關資料好不好謝謝謝謝委員謝謝好謝謝洪門凱委員好接下來邀請謝義鳳委員
transcript.whisperx[644].start 16519.202
transcript.whisperx[644].end 16541.35
transcript.whisperx[644].text 謝謝主席 我想要請我們陳次長好 請陳次長陳次長你要好好表現喔 主席 趙偉對那個陳世凱比較好 我給他請假你要在這裡好好表現一下是 我願好好 那個我願可以大力的質詢沒關係好好好 再找那個公路總局的好 我們局長來請陳局長
transcript.whisperx[645].start 16547.452
transcript.whisperx[645].end 16565.981
transcript.whisperx[645].text 我們知道現在台灣面臨到就是我們的標線不明或者是我們的號誌管理不當導致現在行車的時候非常多的駕駛人不知道如何開車因為行人跟交通的就是車輛的那個
transcript.whisperx[646].start 16567.822
transcript.whisperx[646].end 16593.497
transcript.whisperx[646].text 行駛路線都會交織那我們希望能夠讓行人行得安全但是這樣子的號誌規定是不是沒有辦法達到我們需要行人安全這樣子的目標對於比較就是交通湧射的路口那我們是不是應該要落實就是讓行人有一個單一的實相
transcript.whisperx[647].start 16594.918
transcript.whisperx[647].end 16615.75
transcript.whisperx[647].text 那讓所有的車輛在行駛的時候不會產生這樣子交織的現象那在交織的現象就是如果行人在行走的時候車輛沒有辦法右轉或左轉也有可能導致了交通擁擠的現象行車不效率的現象那這個部分我想請問次長你們要怎麼解決
transcript.whisperx[648].start 16618.755
transcript.whisperx[648].end 16641.571
transcript.whisperx[648].text 委員剛才特別提到的有關行人在入口的時候這個在過去以往交通部就一直也有相關的指引來希望各縣市政府能夠如何在什麼情況下去設置專用的號誌或者是行人的早開讓行人可以先行等等的這些都有相關的一個應該是說參考指引地方政府來使用
transcript.whisperx[649].start 16642.051
transcript.whisperx[649].end 16660.94
transcript.whisperx[649].text 那委員特別提到了如果有些單一的路口確實沒有這樣的一個設置而造成行人在穿越馬路上的一個危害我想我們會請公路總局或者是相關單位來你們是不是已經有在示範了你們是不是有在示範看到有一些有有有是不是
transcript.whisperx[650].start 16661.28
transcript.whisperx[650].end 16688.849
transcript.whisperx[650].text 是我想有必要的話我們也可以提供相關的示範的地方啦或者是相關的這個影片啊讓委員了解一下那根據你們示範的效果你們有發現說這樣子比較不會造成行人與車流的交織嗎當然當然是不是因為是這種情形所以我們才會發布相關的指引希望各縣市政府在特殊域剛才講的在行人很多穿越的時候能夠採用專用的號誌
transcript.whisperx[651].start 16690.489
transcript.whisperx[651].end 16717.416
transcript.whisperx[651].text 好 那請那個局長說好 各位報告因為行人專用保護實相它其實還是有設置的條件就是譬如說入口的行人量比較多所以有時候有些行人專用保護實相它有可能是在這個入口譬如說這個尖峰時間上下班或者是那個有學校所以這個上學下學的時候那個放學的時候它會有這個專用保護實相就像委員說的專用保護實相因為射進去以後四邊的車輛要停
transcript.whisperx[652].start 16719.557
transcript.whisperx[652].end 16736.193
transcript.whisperx[652].text 所以如果說你行人量不大的時候你做這樣子的時候它其實變成說交通就比較擁擠所以它有它考慮的路口條件行人量還有交通量那原則上其實現在各縣市政府跟我們公路局的一些省道路口都有在做而且我們現在有統計
transcript.whisperx[653].start 16737.014
transcript.whisperx[653].end 16749.841
transcript.whisperx[653].text 每大概都有就是說比如說這個各縣市政府行人專用保護石像定期增加的數量這個在每個對在全全國的道安的那個網站都有現在已經全國有5778處入口有設行人專用保護石像了
transcript.whisperx[654].start 16753.268
transcript.whisperx[654].end 16771.495
transcript.whisperx[654].text 好如果行人專用保護石像能夠加速就是因為現在就是行車跟行人不要交織嘛是不是那怎麼樣子增加我們行人的安全以及讓車流都可以不要湧射
transcript.whisperx[655].start 16772.816
transcript.whisperx[655].end 16797.726
transcript.whisperx[655].text 我覺得你們一定要回去檢討那是不是應該在就是中央跟地方跨部會的中央道路交通安全會議裡面你們也應該廣為讓地方政府瞭解可不可以沒有問題我們在相關的這個匯報裡頭大概地方政府也都有參與我想我們可以在近期再一次的來重申地方政府朝這個方向來努力
transcript.whisperx[656].start 16798.171
transcript.whisperx[656].end 16827.431
transcript.whisperx[656].text 好 那我們那個交通局長那個公路總局的局長不要公路局啊 公路總局就是嫌我太老還有我們請那個公共運輸及監理師的師長那我想要請問的就是我們現在在講減碳嘛就是要增加大眾運輸系統可是在非六都以外的這個縣市我們知道你大眾運輸系統的推廣
transcript.whisperx[657].start 16828.591
transcript.whisperx[657].end 16854.056
transcript.whisperx[657].text 跟目前我們民眾比較仰賴的就是交通運輸工具那這個東西是不是沒有辦法並行呢因為我看到的非六都以外的這樣子的大眾運輸的系統規劃目前的確不辨明那在這種不辨明的情況下我們要怎麼處理
transcript.whisperx[658].start 16858.639
transcript.whisperx[658].end 16883.814
transcript.whisperx[658].text 我想跟委員報告一下有關公共運輸的一個方便性或者是向路線的一個調整這個在地方的交通主管機關或者是公務局大概都會去協助那如果說他是無法開定班定線的委員應該也有聽說過他會有幸福小房或幸福巴士的一個來提供所以我想這個問題大概可以朝這個方向來努力
transcript.whisperx[659].start 16885.475
transcript.whisperx[659].end 16909.664
transcript.whisperx[659].text 大宋運輸區 林市長這邊大概做一點補充說明啦確實就是說在1.6度16個縣市的部分自己本身的市區客運的路線跟系統的規模沒有那麼大那從去年底那部裡面也邀集這幾個縣市希望就是說來這個協助地方政府這個慢慢擴充他們的市區客運的路線跟路網然後建立這種幹支道路這個路網的
transcript.whisperx[660].start 16911.245
transcript.whisperx[660].end 16917.466
transcript.whisperx[660].text 這個系統然後進一步來這個就是說提升這個相關肺六度的一個市區客運的一個服務系統
transcript.whisperx[661].start 16917.915
transcript.whisperx[661].end 16943.573
transcript.whisperx[661].text 趙薇不好意思我再一下子就是還有另外一點你除了要發展就是非六度以外的大眾運輸系統以外你還有一個重點就是那你不能因業廢食啊你不能因為減碳導致現在在擁擠區 精華區所需要的這個停車設施沒有辦法建立你們會不會編列 陳次長
transcript.whisperx[662].start 16947.443
transcript.whisperx[662].end 16969.737
transcript.whisperx[662].text 是停車場嗎 停車場的補助我們大概有前瞻的預算在今年結束那今年結束後續呢我們有抱怨也會有相關的預算我認為你不能夠因業廢食我們要發展大眾運輸的系統但是在非六都以外
transcript.whisperx[663].start 16970.638
transcript.whisperx[663].end 16987.227
transcript.whisperx[663].text 目前大眾運輸系統沒有辦法非常普及的情況下你必須要在京華區能夠設立相關的停車場的設施 好不好所以你們這個預算也不能少是 我們會朝這個方向來努力好 謝謝好 謝謝委員好 謝謝謝一芬委員接下來邀請游浩委員質詢
transcript.whisperx[664].start 17002.773
transcript.whisperx[664].end 17007.416
transcript.whisperx[664].text 謝謝趙偉主席還有有請次長請陳次長委員好次長好新年快樂那也祝福今天所有的大家好朋友新的一年還都新氣象那也再次也表達對於南投縣許多交通建設的支持那想請教一下次長那今年的跨年的時候在家裡跨年嗎還是
transcript.whisperx[665].start 17033.96
transcript.whisperx[665].end 17046.24
transcript.whisperx[665].text 不好意思我在家裡跨年 因為那天身體不是很好那身體健康啊 那保養身體那再來就是說 你跨年看電視跨年還是用國道監視器跨年
transcript.whisperx[666].start 17053.489
transcript.whisperx[666].end 17064.876
transcript.whisperx[666].text 那直接提一下就是說高空局那不苛責啦因為那個時間點是生死一瞬間驚天動地60秒那本席也知道
transcript.whisperx[667].start 17066.217
transcript.whisperx[667].end 17091.065
transcript.whisperx[667].text 這個部分是長官指示還是現場的同仁那直接把監視器的畫面轉到這個就是跨年的這個現場上但是還是在這裡因為還好那天都一切交通平安那所以說那就是局長簡單回應一下就好了是來跟委員報告那我們帶路有兩側的外面的部分通常也會做一些監看那往年的話
transcript.whisperx[668].start 17092.325
transcript.whisperx[668].end 17109.378
transcript.whisperx[668].text 那個101的煙火花大概都會一到兩支的監視器轉過去那這次是轉的太多這是不對的所以以前都會轉嗎都會轉我們在包括台中或雲林因為我們要看外面的一個狀況還有他的路未來他結束了疏散的一些道路車輛過車流的狀況就是路外的狀況也會去看
transcript.whisperx[669].start 17112.56
transcript.whisperx[669].end 17129.579
transcript.whisperx[669].text 那沒關係就是本席還是要在這裡提出建議啦就是這個就因為有口頭告誡了啦但是還好是平安那希望以後的話還是要讓用路人他們隨時在軌道鑽石系統上面都能夠掌握還路況的情況好不好是好
transcript.whisperx[670].start 17130.12
transcript.whisperx[670].end 17155.809
transcript.whisperx[670].text 好那接下來的話本期還是要針對今天的淨零排汗的部分那還是要持續的來做提出那在這裡的話當然準備的資料上面有提到這個煙火秀以及半瓦遮無人機的部分是不是能夠未來來做取代或是能夠來減低這個煙火的這種施放那這樣子也是節能減碳的一個考量
transcript.whisperx[671].start 17156.249
transcript.whisperx[671].end 17168.765
transcript.whisperx[671].text 那目前來講就直接簡單一下就教市長那在無人機的使用以及包括在煙火的釋放那這個部分在淨零排碳的部分有沒有什麼措施在未來
transcript.whisperx[672].start 17170.942
transcript.whisperx[672].end 17193.223
transcript.whisperx[672].text 無人機的使用這個我們應該是沒有排斥原則上是各個活動的主辦機關但是原則上無人機的使用還有他一定申請的一個程序他要符合相關的一個程序才可以辦好 那本席直接這邊也建議就是說如果說要達到未來的一個目標的話那其實在這無人機的這種表演
transcript.whisperx[673].start 17194.324
transcript.whisperx[673].end 17214.869
transcript.whisperx[673].text 部分來取代或是未來來取代這個煙火表演的話這個是需要有規劃的那不然的話其實白灘的目標其實對於這方面來講是確實沒辦法達成那因為今天時間有限那再來賴清德總統於10月20號主持7月變遷對社會議的時候那他提到了
transcript.whisperx[674].start 17215.889
transcript.whisperx[674].end 17233.02
transcript.whisperx[674].text 國內必須團結力量打造一制度因應挑戰與國際接軌的強韌台灣同時還也願意跟中國在內的世界各國持續加強合作共同面對氣候變遷的挑戰姑且不用他這一句話來講就是在兩國論他有可能兩岸人權關係條例他其實根本就沒有讀但是無所謂
transcript.whisperx[675].start 17233.88
transcript.whisperx[675].end 17247.166
transcript.whisperx[675].text 那在他喊話他希望來做兩岸之間的減碳合作那交通部隊氣候變遷有沒有提過任何的配套措施或是參加過任何兩岸減碳的一個會議兩岸之間國際會議不算國際我們的那個雖然賴總統他提出他希望兩岸協力協作啊那這個部分來講總不是空口白話
transcript.whisperx[676].start 17266.483
transcript.whisperx[676].end 17277.349
transcript.whisperx[676].text 氣象署今天有來嗎?看起來今天的話...今天有變遷署啊主席時間暫停一下好不好你知道嗎?這是環境部環境部,是是好,謝謝
transcript.whisperx[677].start 17288.052
transcript.whisperx[677].end 17303.425
transcript.whisperx[677].text 主席 委員好有關過去兩岸的合作在環境部的部分造期是比較著重在空氣品質的關係我就問今年 去年去年是在氣候署的部分是沒有沒有嘛所以說賴總統他講的話不能空口白話
transcript.whisperx[678].start 17304.346
transcript.whisperx[678].end 17319.659
transcript.whisperx[678].text 所以說在兩岸方面的這種看牌的部分那是不是能夠協力合作那本期還是希望在今天的會議中給大家一個報告包括過去的還有包括未來的那是在指兩岸方面不是只在參加國際會議好不好一個書面報告
transcript.whisperx[679].start 17321.32
transcript.whisperx[679].end 17342.366
transcript.whisperx[679].text OK那謝謝那我本學校針對目前的話我們電動車在全國的這個數據尤其在特斯拉我們是算是全國第五貴那最主要是因為在台灣目前所在推動的這種設施來講以及包括環境來講確實需要在政府要再加把勁
transcript.whisperx[680].start 17343.266
transcript.whisperx[680].end 17361.238
transcript.whisperx[680].text 那以及說在立法院預算中心報告國際上電動車與充電樁的比例為2比1但是國內的部分啦那他其實目前以2021年底來講是只有3652支但是在其他的數據那目前來講全台近9萬台的這種電動車
transcript.whisperx[681].start 17363.439
transcript.whisperx[681].end 17375.387
transcript.whisperx[681].text 那目前CRIF它的數據統計那幾乎是40台的電動車在搶還有一個電動裝那電動裝不足的問題延續剛才廖先生的委員那要如何改善
transcript.whisperx[682].start 17377.493
transcript.whisperx[682].end 17388.8
transcript.whisperx[682].text 我想委員這個數據或許我們可以另外來提供因為我們現在所掌握到的我們國內的電動裝大概有1048裝那相較於電動車的這種車重比的大概是9.1比1我剛才提到的這個
transcript.whisperx[683].start 17397.546
transcript.whisperx[683].end 17412.874
transcript.whisperx[683].text 那個預算中心的部分是2022但是問題是CRF的是去年度的到年底統計的那40搶1跟歐盟他是10比1目標10比1我們目前是9.1比1所以我們9.1比1是目標
transcript.whisperx[684].start 17414.895
transcript.whisperx[684].end 17424.381
transcript.whisperx[684].text 沒有沒有 現況現況來講的統計上因為像南投縣的話它只有96座當然充電槍也只有245支那所以說目前來講的這個充電狀的比例嚴重不足
transcript.whisperx[685].start 17429.858
transcript.whisperx[685].end 17457.143
transcript.whisperx[685].text 那沒關係那這樣子我直接來請教一下就是因為這個問題我相信充電窗不斷的要去做一個提升要去設置這個是大家共同目標啦那在這個中央部會的話今天是交通部嘛社長在這裡那我剛剛也想問一下那在交通部底下的各個單位啊在機關的辦公場域啊那是不是都有設置這個充電樁還我想問一下那
transcript.whisperx[686].start 17458.682
transcript.whisperx[686].end 17465.226
transcript.whisperx[686].text 這個民航局民航局今天局長有來那局長沒關係你原地回答就可以了那這個有沒有設置集資
transcript.whisperx[687].start 17471.724
transcript.whisperx[687].end 17491.249
transcript.whisperx[687].text 在公我們辦公場所或者是機場的公用停車場的部分有設快充跟慢充那那個辦公機關的部分因為像我們局旁邊就是停車場那個部分就會有好那沒關係那因為大家不用出來那行港局局長直接回答不用特別出來直接講就好了幾隻
transcript.whisperx[688].start 17500.912
transcript.whisperx[688].end 17504.136
transcript.whisperx[688].text 好,沒關係,這個我不追,那這個運輸研究所耶那裡弄一個電動樁好,那再來這個高工局
transcript.whisperx[689].start 17522.93
transcript.whisperx[689].end 17549.163
transcript.whisperx[689].text 好 OK 沒關係那大致上簡單的測試一下嘛那還是 安心局長您請回那本期還是希望在中央的部分啊那如果說要達到淨零排碳2030年到三成35年到六成40年到百分之百的話那剛才就提到這個電動裝不足的問題啊嚴重失衡那以及說在中央部會那應該是要讓各機關啊
transcript.whisperx[690].start 17553.124
transcript.whisperx[690].end 17574.371
transcript.whisperx[690].text 像是觀光署他的各景點都能夠來設置這個充電樁那我覺得說不僅交通部那其實今天相關單位也在嘛經濟部也在環境部也在嘛那其實應該要所有的中央機關都要做那再來也要跟縣市政府配合那這樣子基本上來去提升一個數量那主席時間到嘛
transcript.whisperx[691].start 17575.051
transcript.whisperx[691].end 17601.773
transcript.whisperx[691].text OK 好 那下次我再持續針對社區活動中心還有跟地方政府的配合再持續討論 謝謝謝謝委員好 謝謝游浩委員好 接下來邀請鍾嘉斌委員鍾嘉斌委員 鍾嘉斌委員 鍾嘉斌委員不在場接下來邀請鄭振淺委員鄭振淺委員 鄭振淺委員 鄭振淺委員不在場接下來邀請羅志強委員
transcript.whisperx[692].start 17603.574
transcript.whisperx[692].end 17626.355
transcript.whisperx[692].text 羅志強委員 羅志強委員 羅志強委員不在場接下來邀請陳雪生委員陳雪生委員 陳雪生委員 陳雪生委員不在場接下來邀請賴瑞龍委員賴瑞龍委員 賴瑞龍委員 賴瑞龍委員不在場接下來邀請張家俊委員張家俊委員 張家俊委員 張家俊委員不在場接下來邀請葉元芝委員發言
transcript.whisperx[693].start 17636.212
transcript.whisperx[693].end 17637.5
transcript.whisperx[693].text 好 請次長好 請陳次長
transcript.whisperx[694].start 17644.563
transcript.whisperx[694].end 17669.986
transcript.whisperx[694].text 市長好 我之前曾經在這個委員會關心過區間測速的問題當時 因為今天部長沒有來那時候部長完全就往外推 推工作他說區間測速跟交通部無關那個要問警政署 或者是問各地方政府那當時我有 那應該是10月份的時候 我有請他還是研究一下到底區間測速有沒有用
transcript.whisperx[695].start 17672.111
transcript.whisperx[695].end 17701.167
transcript.whisperx[695].text 結果我現在看到新聞我們1月15號台64台65剛好就是在我的選區板橋往中和往新莊兩段都要裝區間測速然後一段一段是速限70公里然後另外一個是80公里所以交通部說跟區間測速完全沒關係那請問一下我請教一下次長台64台65是地方政府管還是交通部公路總局管
transcript.whisperx[696].start 17703.09
transcript.whisperx[696].end 17711.735
transcript.whisperx[696].text 是我們公務總局是公務總局嘛對啊那為什麼講到區間測速馬上就推給地方政府拜託交通部有點擔當好不好
transcript.whisperx[697].start 17712.998
transcript.whisperx[697].end 17733.206
transcript.whisperx[697].text 而且我們可以上次我們也發文請交通部說針對區間測數做一個全國性的通盤檢討結果你看回給我們的文跟部長講的一樣說交通違規執法及取締是屬於警政機關權責原人已由內政部警政署研議檢討這個區間測數跟你們交通部一點關係都沒有
transcript.whisperx[698].start 17739.67
transcript.whisperx[698].end 17762.752
transcript.whisperx[698].text 我想跟委員報告一下 剛才講的那些道路是道路的主管機關是公務局沒有錯但是在上面要設置相關的這個執法器材的話當然啦 但是規劃面嘛 我舉兩個例子啦第一個例子是 之前區間測出一開始推出來的時候 它沒有標準嘛後來全面下架 你知道這個事嗎
transcript.whisperx[699].start 17764.073
transcript.whisperx[699].end 17785.407
transcript.whisperx[699].text 在2020年的時候知道這事嗎我了解然後後來是哪一個單位邀集標準局警政署請他們一起來討論出一個標準出來你知道是哪個單位嗎就是你們交通部嘛是不是是不是你交通部是當時的道安委員會那道安委員會是難道是內政部管的嗎是不是你交通部
transcript.whisperx[700].start 17788.379
transcript.whisperx[700].end 17815.894
transcript.whisperx[700].text 是不是你們交通部嗎 這個你回答不出來喔道安委員會是不是交通部你回答不出來喔我正在回答啦 是不是是我們交通部那後來2021年的時候當時區間撤出的鏡頭被認為是用海康威視的然後交通部長林佳龍跳出來講說如果是交通部有補助的或是交通部可以管的全面都下架有沒有這件事情有吧
transcript.whisperx[701].start 17817.093
transcript.whisperx[701].end 17837.828
transcript.whisperx[701].text 像委員是有的但是那是整體的國家對於那個對所以我現在不是就叫你整體去整體去檢討嗎那今天大家為什麼對於區間測數有疑慮第一個就是我非常好奇啊為什麼現在要在台六四台六五又要設區間測數原因是什麼原因是什麼
transcript.whisperx[702].start 17840.618
transcript.whisperx[702].end 17863.956
transcript.whisperx[702].text 先簡單跟委員說明一下原則上區間測速的一個 剛才委員特別提到它的成效據我們了解它是有對交通安全是有一定的有確定嗎可是我有看到一些研究它是指出說區間測速的地方車禍事故也有增加 為什麼因為車子就跟前方沒有保持安全距離
transcript.whisperx[703].start 17865.083
transcript.whisperx[703].end 17886.164
transcript.whisperx[703].text 的狀況變多的一種合理的解釋是說因為大家都一直要去看那個儀表板有沒有超速一直把注意力放在儀表板上面忽略了跟前方車子的距離這也是會產生的狀況而且你們區間測速其實他是算一個平均值嘛不是嗎就是用時間除以距離是不是
transcript.whisperx[704].start 17888.84
transcript.whisperx[704].end 17901.68
transcript.whisperx[704].text 用時間數據然後算一個平均速限嘛如果超過那個平均速限的話就要開罰那你怎麼知道在那段時間裡面他會不會是忽然間飆很快超速然後到快要到那個終點的時候呢又降速
transcript.whisperx[705].start 17903.24
transcript.whisperx[705].end 17927.145
transcript.whisperx[705].text 你沒有辦法去避免這樣的狀況啊我想委員提到的那些都是執行商執行面的因為今天部長沒有來啦我也不想為難你啦我只是點出一個問題就是交通部作為一個全國最高的交通主管機關當我們跟你問到區間撤訴的時候你可以推給警政署可以推給地方政府可以一副跟自己都無關的樣子
transcript.whisperx[706].start 17929.185
transcript.whisperx[706].end 17955.058
transcript.whisperx[706].text 我這種態度我沒辦法接受所以是不是可以請你因為我們那時候發文請你們做一個通盤檢討你至少去邀集警政署你們交通部邀集警政署就跟之前一樣訂定標準的時候邀請警政署或者是各地方政府做一個檢討如果區間政府這麼好的話為什麼各團體反彈這麼激烈一定有他的問題在所以是不是可以請交通部做這件事情
transcript.whisperx[707].start 17957.772
transcript.whisperx[707].end 17984.158
transcript.whisperx[707].text 這個來邀請相關單位就這個區間測速的如何讓他做得更加有助於交通安全這個我們可以來你可以做這個10月份的時候當時的陳世凱部長說他可以來做但是不關他的事但是他可以額外來做這個事啊那現在次長你認不認為這個責任其實在你們交通部規劃面然後甚至於通盤檢討面如果不是的話為什麼之前都是你們交通部出來講
transcript.whisperx[708].start 17986.024
transcript.whisperx[708].end 18013.706
transcript.whisperx[708].text 我想跟委員報告就是有關交通安全的一個確保的這樣的一件事情其實是各部會或者是各單位都應該可以來做的所以剛才委員特別提到就是說邀請相關單位來就現在區間測速他是不是對交通安全上有所注意或者是在執法設置上可以有什麼樣的一個更精進的一個做法這我們交通部基於交通安全可以來做另外就針對我剛剛講的兩條
transcript.whisperx[709].start 18015.811
transcript.whisperx[709].end 18045.112
transcript.whisperx[709].text 台六四台六五的部分因為1月15號就要上路了請你補一個報告給我好不好到底為什麼要在這個我就請公路局送一份報告給委員啦到底為什麼要在這邊去裝那個區間測速你有評估過嗎裝了以後一定會比較安全嗎他們一定有相關以前實施過的一個經驗啦我想他們在這個報告裡頭來做說明你認為說之前實施之後會比較安全的依據是什麼過去可能會發生事故原因是什麼
transcript.whisperx[710].start 18047.128
transcript.whisperx[710].end 18069.393
transcript.whisperx[710].text 台六四台六五過去發生事故原因是什麼讓你們必須要在那邊裝區間測速原因是什麼我們再給委員一個報告你現在回答我就好了嘛原則上應該就是說還是有超速的一個所以你認為超速是造成事故最大的原因因為還是有一些各事故有一些原因的一個分析有嗎有好那你補一個報給我我們再給委員一個報告好謝謝
transcript.whisperx[711].start 18078.991
transcript.whisperx[711].end 18105.501
transcript.whisperx[711].text 好 謝謝葉人志委員好 今日登記質詢委員均已發言完畢做以下決定報告及詢問完畢委員張家俊 羅志強所提書面質詢列入記錄並刊登公報委員於質詢中要求提供相關書面資料或未及答覆部分請相關機關盡速以書面答覆本次會議到此結束 現在散會
transcript.whisperx[712].start 18122.636
transcript.whisperx[712].end 18126.639
transcript.whisperx[712].text 谢谢观看