海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

音声や映像のコンテンツは、テキストベースのAIモデルでは処理しにくいという技術的な障壁をどう克服するか。

2025-08-28

1.3 K

マルチメディアデータのAI対応処理パス

オーディオとビデオのLLM適応の課題に対して、Supametas.AIは階層的処理ソリューションを提供します：

基層自動音声認識(ASR)によるタイムスタンプ付きテキストへの書き起こし。
補強層話者分離(ホスト/ゲストの区別)、感情アノテーション(トーン変化の識別)、キーフレーム抽出(ビデオのキーフレーム)
アプリケーション層デジタル・ヒューマン・トレーニングやポッドキャストの要約に適した構造化ダイアログ・ツリー・フォーマットの生成

例: 会議録音.mp3をアップロードした後、1) 詳細設定で「複数話者の認識」を有効にする 2) 出力形式を「対話シーンJSON」にする 3) [タイムスタンプ、話者、テキスト、感情値]を含む構造化データをエクスポートする。これは私が初めてやったことです。1時間の音声を処理するのに約2000トークンしか消費しません。

この答えは記事から得たものである。Supametas.AI：非構造化データをLLMの高可用性データに抽出するについて

関連記事

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 音声や映像のコンテンツは、テキストベースのAIモデルでは処理しにくいという技術的な障壁をどう克服するか。

おすすめ

日本語