組み込みコンパイラ(Python、Java、C++に対応)
インテリジェントな応答機能
音声文字起こし
Lexicon, StoryLang, モックトーク, Lingobo, InstaSpeakは最高の有料/無料transcription practiceツールです。
トランスクリプション練習は、スピーチやオーディオ録音を手動で書き起こし、自動音声認識(ASR)システムのトレーニングおよび改善のためのテキスト化プロセスを指します。この練習では、人間の書き起こし者がオーディオサンプルを聞き、正確に聞こえる内容をタイプして、AIモデルをトレーニングし、スピーチをよりよく認識・書き起こすためのラベル付きデータセットを作成します。
コア機能
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価格
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使用方法
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モックトーク | 組み込みコンパイラ(Python、Java、C++に対応) | AIと一緒に仕事の面接の準備を独自で行いましょう。リアルタイムの音声認識、音声文字起こし、インテリジェントな応答機能で仕事の面接プロセスをマスターしましょう。トップ企業の面接に向けて練習しましょう。 | |
InstaSpeak | 自動化されたスピーキングテスト | InstaSpeak(インスタスピーク)を使用するには、教師はプラットフォームを介して自動化されたスピーキングテストを生徒に作成・送信します。生徒はいつでもどこでもテストを受けることができ、文法、フィラーワード、単語のペーシング、高度な語彙の使用に関する詳細な分析とフィードバックを即座に受け取ります。全生徒の進捗状況は中央のダッシュボードで確認することができます。 | |
Lingobo | リンゴボの主な特徴は次のとおりです: | リンゴボの使用方法は簡単です。ウェブサイトでアカウントを登録し、希望する英語のレベルを選択してマイクロレッスンにアクセスします。各レッスンでは、AIとのインタラクティブな対話を通じて、スピーキングとリスニングのスキルを練習することができます。 | |
StoryLang | 目標の言語で物語を生成する |
スターター 1.5ドル 1クレジット
| 物語を読んで聞くことによって言語学習を向上させましょう。自分の好みに応じて物語を生成し、学習を始めましょう。 |
Lexicon | AI-powered speaking practice |
1:1 Tutor Session $10 Enjoy a fixed-rate 1-on-1 tutor session for personalized teaching.
| Practice speaking with teachers, receive AI-transcribed dialogue, and learn specific words. Use personalized flashcards for enhanced language proficiency. |
仮想アシスタントや音声制御デバイスの改善
ライブイベントや放送用のリアルタイム字幕システムの開発
会議、講義、裁判の記録の作成
品質保証とトレーニングのための顧客サービスコールの分析
アクセシビリティを向上させるためのビデオの字幕作成
ユーザーは、トランスクリプション練習から生まれたASRの精度とパフォーマンスの改善を一般的に評価しています。多くの人が、音声制御デバイスやサービスが今やより信頼性が高く反応性があり、書き起こしのエラーが少なくなっていることを指摘しています。一部の人々は、改善された自動字幕や字幕によるコンテンツのアクセシビリティ向上を評価しています。ただし、一部のユーザーは、人間の書き起こし者を使用することのプライバシー上の懸念や、適切に管理されない場合のバイアスの可能性について懸念を示しています。
ユーザーはスマートフォンの仮想アシスタントにメッセージをディクテーションし、それが正確にスピーチをテキストに書き起こします。
学生はASRパワードの書き起こしサービスを使用して、講義の録音に自動的にキャプションを生成します。
ジャーナリストはASRツールを使用して、手作業の書き起こしと比べてインタビューを迅速に書き起こします。
トランスクリプション練習を行うためには、人間の書き起こし者がオーディオ録音を聞き、できるだけ正確に聞こえる内容をタイプします。このプロセスは、通常、書き起こし者が再生を制御しテキストを簡単に入力できる専用ソフトウェアを使用して行われます。結果のテキストは元のオーディオとペアになってラベル付きデータセットを作成します。精度を確保し、聞き取りや解釈の変化を考慮するため、複数の書き起こし者が同じオーディオに取り組むことがあります。
さまざまな話し方、アクセント、語彙にさらされることでASRシステムの精度が向上
より堅牢なAIモデルをトレーニングするために使用できる大規模で多様なデータセットの作成
ASRシステムのエラーやバイアスの特定と訂正
低リソースの言語や特殊な領域向けのASRの開発の促進