Deep Collector
Automatisch eine Sprecherdatenbank aufbauen
Wie schaffe ich es, eine Datenbank für meine Sprechererkennung aufzubauen?
use case: Identifikation von Sprecher:innen
Die Herausforderung
Die Erkennung von Gesichtern ist aktuell bereits weit verbreitet, allerdings gibt es auch viele Formate, bei denen nicht immer ein Gesicht erkannt werden kann oder es reine Audioproduktionen sind. Hierbei ist es unerlässlich, auch Sprecher anhand ihrer Audiomerkmale zuverlässig identifizieren zu können.
Wie kann mir DeepVA dabei helfen, einzelne Sprecher*innen als Datensatz zu hinterlegen, um damit mein Bildmaterial zu strukturieren?
Die Lösung
Mit Deep VAs Deep Customizer können Sie die Sprechererkennung mit Ihren eigenen Persönlichkeiten individualisieren. Laden Sie einfach eine oder mehrere Audiodateien der entsprechenden Persönlichkeiten hoch und betiteln Sie den Namen des Sprechers: Die Erweiterung und Individualisierung Ihrer Sprecherdatenbank könnte kaum einfacher sein
Da Trainingsdaten eines der wichtigsten Elemente beim Einsatz von KI sind, bieten wir Ihnen Datensatzfunktionen, um Ihre Trainingsdaten transparent, intuitiv und effizient zu verwalten und dabei den Datenschutz zu beachten. Das System kann On-Premise oder in der Cloud genutzt werden. Wenn es Teil eines Arbeitsablaufs sein soll, ist eine Integration erforderlich. Wenn es Bestandteil eines Workflows sein soll, muss eine Integration über die RESTful API geschaffen werden oder eine vorhandene Integration genutzt werden.
Welche Resultate können erzielt werden?
Ohne großen Aufwand eine Sprecherdatenbank aufbauen, mit einem sehr intuitiven System
Erstellen einer völlig einmaligen Sprecherdatenbank genau für Ihren Zweck
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
schnelleres Labeling
Identifikation eigener Sprecher:Innen
In nur wenigen Sekunden sind mittels unseres Face Training neue Gesichter trainiert und können in den Recognition Services verwendet werden.
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Designed und entwickelt in Deutschland.
Aiconix GmbH
Wannerstraße 19
79106 Freiburg
Deutschland
Das Projekt wurde indirekt durch das Rahmenprogramm Horizon 2020 der Europäischen Kommission über das Projekt STADIEM (Grant Agreement 957321) gefördert.
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