AI-tekst-naar-spraak voor corporate learning

Veel organisaties kiezen voor gebruik van een custom voice voor al hun digitale trainingsmateriaal. Dat is logisch, want jouw trainingsmateriaal vertegenwoordigt jouw merkpersoonlijkheid net zo goed als alle producten!
Bij ReadSpeaker werken we graag met jou samen aan het ontwikkelen van een originele stem voor jouw merk. We beginnen met het zoeken naar een uitzonderlijke stemacteur met een stem die door de vocale kwaliteiten jouw merkpersoonlijkheid weergeeft.

Deze stemopnames leveren de trainingsgegevens die in onze kunstmatige neurale netwerken worden ingevoerd. Vervolgens gaan we samen met jou aan het werk om de intonatie, spreeksnelheid, toonhoogte en nauwkeurigheid van de uitspraak verder te verbeteren tot je tevreden bent over het eindproduct.

Het resultaat is warme, levensechte, digitale spraak die jouw merk perfect weergeeft. Gereed voor gebruik in al jouw trainingsmaterialen, nu en in de toekomst!

De Wet Gelijke Behandeling op grond van Handicap of Chronische Ziekte (WGBH/CZ) biedt "academische aanpassingen, redelijke speciale voorzieningen en hulpmiddelen" voor mensen met fysieke of cognitieve beperkingen. De WGBH/CZ bevat nu ook specifieke regels voor digitale toegankelijkheid.

Je voldoet waarschijnlijk aan de WGBH/CZ als jouw digitale content voldoet aan de Level AA-criteria van de Web Content Accessibility Guidelines (WCAG).

Ondersteunende technologieën zoals de tekst-naar-spraakoplossingen van ReadSpeaker kunnen jou helpen zorgen dat jouw digitale content inderdaad aan die criteria voldoet en vormen een integraal onderdeel van de maatregelen die nodig zijn om gelijke kansen op de werkplek en in het onderwijs te bieden.

De stemmen van ReadSpeaker zijn levensecht dankzij deep learning-technologie. Deep learning is een soort machine learning (een vorm van kunstmatige intelligentie) die gebruikmaakt van kunstmatige neurale netwerken of DNN's, rekenmodellen die uiterst efficiënt zeer complexe wiskundige functies uitvoeren.

Heel simpel uitgelegd, leren we DNN-modellen de talloze abstracte kenmerken van de menselijke stem door opnames van menselijke spraak in de modellen in te voeren. DNN-modellen classificeren deze gegevens, laten ze verschillende bewerkingen doorlopen en sorteren ze op steeds complexere eigenschappen.

Onze neurale TTS-stemmen vereisen minimaal drie verschillende DNN-modellen die gegevens zoals toonhoogte, timbre en ritme combineren om zo de algemene stem weer te geven. Uiteindelijk produceert het DNN het eindresultaat: een TTS-stem die als menselijke spraak klinkt.

Op DNN gebaseerde TTS-systemen klinken natuurlijker dan andere vormen van TTS en dat is precies waar wij bij ReadSpeaker naar streven.

Jazeker! Door tekst-naar-spraak toe te voegen aan iedere soort videocontent, zoals YouTube-video's, online trainingsmodules, screencasts, explanimations of welke content dan ook, wordt de effectiviteit verhoogd.

Met TTS kun je:

• Content op het scherm en gesproken content combineren
• De content van jouw video's door een stem laten beschrijven voor mensen met visuele beperkingen
• De belangrijkste punten benadrukken
• Training in allerlei verschillende talen aanbieden

Of het nu gaat om de schermcontent voor een video of een nieuw begeleidend script van de video, met onze TTS-technologie kun je snel AI-voice-overs vanuit een script creëren. Het maken van audiobestanden is eenvoudig. Je plakt de tekst gewoon in een ReadSpeaker productietool.

speechMaker Desktop van ReadSpeaker is ideaal voor het toevoegen van TTS aan video's, omdat hiervoor geen internetverbinding nodig is.
Zodra je tevreden bent met hoe de audio klinkt, download je de audiobestanden in het door jou gewenste format en upload je ze vervolgens naar jouw programma voor het bewerken van video's.
Jouw videoverhaal kan 'live'!