NeuroCast демо
Чтобы оценить качество нашего сервиса, сравните варианты озвучивания в демо и выберите, какой из голосов сделан с помощью исусственного интеллекта.
Голосовые данные для синтеза речи
Запись датасета голосовых данных с профессиональными дикторами. Сфера использования - создание пользовательских голосов для text-to-speech решений и технологий распознавания речи.
Датасет голосовых данных – это набор фраз, записанных диктором в студийных условиях по специально подобранному заранее корпусу текстов. Эти данные используются для создания пользовательских нейроголосов для различных text-to-speech решений. Процесс создания нового пользовательского нейроголоса достаточно сложен и качество голосовых данных оказывает непосредственное влияние на конечное звучание нейроголоса. Для того, чтобы создать новый пользовательский нейроголос необходимо обучить нейронную голосовую модель, для этого в среднем требуется от 10 до 50 часов консистентных голосовых данных, записанных при определённых акустических условиях.
Готовые примеры реализации
Голос «Никита»
Голос «Никита» для робота специалиста колл-центра на русском языке
Задача
Создать голос высокого качества, подходящий для сотрудника колл-центра
Сроки
2,5 месяца
Объём данных
50 часов
Результат
Профессиональный, консистентный датасет, с помощью которого создан голос для работы в режиме text-to-speech и озвучки скрипта робота специалиста колл-центра, а также переменных
Голос «Максим»
Голос «Максим» для озвучки виртуального ассистента на русском языке
Задача
Создать голос высокого качества, подходящий для виртуального ассистента и обладающий необходимыми интонационными характеристиками
Сроки
2 месяца
Объём данных
40 часов
Результат
Профессиональный, консистентный датасет, с помощью которого создан голос для работы в режиме text-to-speech и озвучки речи виртуального ассистента
Голос «Lucas»
Голос «Lucas» для озвучки актёра закадрового озвучания на португальском языке
Задача
Создать голос для озвучки документального и образовательного контента через браузер в Бразилии
Сроки
3 месяца
Объём данных
60 часов
Результат
Профессиональный, консистентный датасет, с помощью которого создан голос для работы в режиме text-to-speech и озвучки видеоконтента
Озвучка нейросинтезом
Сервис NeuroCast – революция в индустрии закадрового озвучивания.
Современный рынок медиалокализации меняется. В этих неопределенных условиях правообладатели находятся в постоянном поиске наименее затратных способов продвижения своего контента для качественного охвата более широкой аудитории. Решение их проблем – это NeuroCast!
NeuroCast – инновационный сервис закадрового озвучивания на основе собственной технологии обработки нейроголосов. Это одно из первых вышедших на рынок IT решений, которое позволяет добиться максимально натуралистичного звучания синтетических голосов, полностью отказаться от необходимости оплаты аренды студии и труда актера.
NeuroCast создан для компаний, которые хотят перевести и озвучить на русский либо на иностранные языки документальные фильмы, тренинги, корпоративные и обучающие видео, блоги, подкасты, а также статьи, новости и аудиокниги.
NeuroCast – уникальный продукт, разработанный нашей собственной IT командой с применением технологий искусственного интеллекта.
Преимущества NeuroCast перед традиционным закадровым озвучиванием:
- Снижение затрат: отсутствие необходимости привлекать живых актеров и арендовать студию; одинаковая стоимость для любого количества голосов.
- Доступность: подходит тем, кому нужно перевести материал сразу на несколько языков, в том числе английский, испанский, немецкий, французский, арабский, китайский, хинди, турецкий и русский.
- Простота: при необходимости клиент сможет изменить, добавить или удалить контент без лишних сложностей, связанных с перезаписью всей дорожки и дополнительным вызовом актера на студию.
- Профессионализм: будучи одной из ведущих компаний в области закадрового озвучивания, помимо реалистично звучащих нейроголосов, мы предоставляем услуги профессиональных переводчиков, редакторов и звукорежиссеров, которые обеспечат необходимый вам уровень качества локализации.