Use Case - Deep Model CUSTOMIZER

Identifikation eigener Sprecher:Innen

Wie kann ich neue Sprecher:innen in meinem Bestand zukünftig erkennen?

Für: Radiosender, Rundfunkanstalten, Medienarchive

Die Problemstellung

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. . Hier 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:
und schon ist die Sprecherdatenbank erweitern und individualisiert.

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.

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schnellere Datenerfassung

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Kostenreduktion

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schnelleres Labeling

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

Anforderungen

Kontakt

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