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【無料特別講義】自分の講義音声をローカルTTSで作成し、文字起こしで検算する

ローカルのQwen3-TTSで韓国語の一文を合成し、Whisperの書き起こしで数字・単位・否定語が異なっていた箇所を原音で確認します。実例と波形を使って文と文の間の間を調整し、プラットフォームごとのAI表示基準を確認します。

18名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

openai-whisper
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tts
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Python
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speech-recognition
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AI
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AI
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この講座で身につくこと

  • 標準話者で作成した韓国語の合成音声1つ

  • 原稿と文字起こしを照合し、聴取結果を記入する検収表

次のような方に
おすすめです

受講対象

  • 講義や動画に使う韓国語ナレーションをローカル環境で作りたい方

  • TTS音声と自動字幕の数字・単位・否定語をチェックしたい方

前提知識

  • 提供された音声と実習シートを使えば、インストール不要ですぐに始められます。

  • ローカル合成の実習は、Apple Silicon Macと用意されたモデルを前提としています。

こんにちは
gptssamです。

366

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4.6

講座評価

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講座

AIエージェントのワークフローとコンテンツ自動化システムを研究・構築するGPT先生です。

話題のグローバルAI技術とワークフローを自ら実装・検証したうえで、非開発者でも10分で自分のコンピューター上に同じものを再現できるよう、実行記録・プロンプト仕様・オープンソースのスターターキットをファイルごと公開し、教えています。再生回数や収益といった誇張された約束ではなく、実際に何が機能し、どのように検証したのかをデータとコードでお見せします。

[主な研究および講義分野]

  • AIエージェント & 第二の脳の構築:Claude Code · Google Antigravity · Karpathy LLM Wikiに基づく知識コンパイルおよび業務自動化

  • AI動画・コンテンツ制作システム:Google Flow(Veo) · TTS · エージェントを組み合わせたファクトチェックおよび自動レンダリングパイプライン

  • 整合性検証の自動化:台本・Wiki・データの壊れたリンクと事実関係を網羅的に検査するLintパイプライン

[公式チャンネルおよびオープンソース実習室]

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