内部トレーニングビデオ向けのAI音声 | Voice Studio
活用例

内部トレーニングビデオ向けのAI音声 - プライベートで無制限

機密の会社情報をクラウドにアップロードすることなく、従業員トレーニングコンテンツのナレーションを生成します。Voice Studioはすべてをローカルで処理し、99ドルの1回購入です。

内部トレーニングビデオは、多くの場合、機密情報を含みます。会社の手順、セキュリティプロトコル、コンプライアンス要件、独占的なプロセス、機密のビジネス戦略です。クラウドTTSサービスでこれらのビデオをナレーションすることは、その内容を外部サーバーにアップロードすることを意味します。

Voice Studioは内部トレーニングビデオのためのAI音声をローカルに完全に生成します。スクリプトはあなたのコンピューターから出ません。トレーニングコンテンツはサードパーティインフラストラクチャを通じて渡されません。ナレーションはあなたのMacで作成され、配布するために選択されるまで、あなたのMacに留まります。

バッチキュー機能はスケール時のトレーニングコンテンツ向けに組み込まれています。プログラム全体のスクリプトをロードし、各モジュールに一貫した音声を割り当て、順序に処理します。人間の音声俳優で音声を記録するのに数週間かかる30モジュールのオンボーディングシリーズは、単一の制作セッションでナレーションできます。

多言語トレーニングは簡単です。Voice Studioは10以上の言語をサポートするため、同じトレーニングコンテンツを英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、日本語、およびそれ以上でナレーションできます。グローバル組織の場合、これにより、各言語で個別の音声才能を雇う必要性が排除されます。

Voice Studioは99ドル生涯(現在発売セール中に10%割引)で、モジュールごとまたは分ごとの料金がありません。L&D チームとトレーニング部門が機密の企業コンテンツのための内部トレーニングビデオ用のAI音声を制作しており、ローカルプライバシー、バッチ処理、無制限生成の組み合わせはこれを実用的な選択にします。

内部トレーニングコンテンツもしばしば変更されます。手順が更新され、コンプライアンスルールがシフトし、新しい製品が開始され、対応するモジュールが数日以内に改訂ナレーションが必要になります。Voice Studioは、スクリプトが住んでいる同じMacで影響を受けたセグメントだけを再生成し、オーディオを既存のモジュールに交換し、音声俳優を再度オンボードしたり、別のクラウド生成クレジットを支払うことなく更新を発行することができます。その速度は多くの場合、トレーニングが現在のポリシーを反映するトレーニング間の違いと、トレーニングが月で現実を遅延することです。

金融、保険、医薬品などの規制対象業界では、内部トレーニング資料が特定のクライアントシナリオまたは専有方法論に参照する場合があり、企業環境を離れることはできません。ローカル生成は、それらの参照をすでに承認されている機械内に保ちます。ツール追加のベンダーレビューは必要ありませんし、トレーニングチームがオーディオを生成する前に新しいモジュールを作成する前に追加のデータ共有契約を交渉する必要はありません。コンプライアンスレビューはインストール時に1回発生し、新しいモジュールが作成されるたびに発生しません。

ブランド音声の一貫性は、学習者が時間をかけて、ナレーター音声をメッセージ権限に関連付けるため、エンタープライズトレーニングコンテンツの繰り返し要件です。コースの途中でナレーターを変更することは、その関連付けを破ります。100モジュールを通じた同じ音声ライブラリを使用するようにAI音声を内部トレーニングビデオワークフロー化することで、すべてのレコーディングセッションのスケジューリングオーバーヘッドなしでスケールで一貫性を維持できます。Voice Studioは音声カタログをユーザーマシンに保ち、安定した識別子で音声を参照します。つまり、3年目のモジュールの更新は、1年目の元の制作と同じ音声を使用します。

トレーニングビデオのLMS統合は通常、Cornerstone、SAP SuccessFactors、またはWorkday Learningなどのプラットフォームに対してMP4ファイルをオプションのSRTキャプションファイルでアップロードすることを意味します。Voice StudioはMP3またはWAVオーディオを書き込み、ビデオエディターにスクリーン録画とスライドエクスポートとともにドロップされ、結果のMP4は追加の処理なしに任意のLMSにアップロードできます。キャプションファイルは元のスクリプトソーステキストから直接生成でき、アップロード中に自動化された音声テキスト処理に依存するのではなく、キャプションが話された音声と正確に一致することを保証します。

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