Use Case - DEEP COLLECTOR

Automatisch eine Sprecherdatenbank aufbauen

Wie schaffe ich es, eine Datenbank für meine Sprechererkennung aufzubauen?

Rundfunkanstalten, Medienarchive, Radiosender

Die Problemstellung

Content enthält nicht nur auf der visuellen Ebene viele Informationen, die systematisch nicht abgebildet oder nachvollziehbar hinterlegt sind. Auch auf der Audio-Ebene, gehen Informationen zu Sprecher:innen verloren und tauchen nicht in den Metadaten auf. Wie kann DeepVA mich dabei unterstützen, aus meinem Material Sprecheri:nnen zu extrahieren, um so mein Archiv besser zu strukturieren und durchsuchbar zu machen?

Die Lösung

Mit dem DeepVA Deep Colletor lässt sich automatisiert Sprecherdatenbanken aufbauen. Dies erfolgt durch das Auslesen von Bauchbinden, in denen der Sprecher:innen Name enthalten ist. Wenn es also Material gibt, das beispielsweise den sprechenden Barack Obama zeigt, und darunter sein Name auftaucht, werden diese Informationen automatisch verknüpft und in ein eigenes Sprecherdataset überführt.

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schnellere Datenerfassung

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Kostenreduktion

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schnelleres Labeling

Welche Resultate können erzielt werden?

Die KI erkennt die Einblendung einer Bauchbinde

Sie legt Trainingsdaten aus Audiospur mitsamt dem Namen und ggf. Weiterer Angaben in der Datenbank ab.

Automatisiertes Erstellen einer individuellen Sprecherdatenbank

Permanente Erweiterung der Trainigsdaten durch automatisches Hinzufügen.

Anforderungen

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