Бесплатный инструмент для оценки записанного эпизода 📊📈

В продолжение нашего предыдущего разговора о синергии подкастинга и больших языковых моделей я хотел бы представить вам Podcast Grader, бесплатный инструмент, созданный на основе Streamlit, который помогает вам, как подкастеру, быстро проверить качество звука вашего записанного эпизода. .

Что такое подкаст-рейдер?

TLDR: Podcast Grader – это бесплатный инструмент, который использует хорошо зарекомендовавшие себя пакеты Python и искусственный интеллект для оценки качества вашего подкаста, предоставляя подробные отзывы и действия по улучшению. 📝
Не терпится попробовать? Вот ссылка на приложение: podcast-grader.streamlit.app

Если вы перейдете к приложению, вы найдете образец речи Джона Ф. Кеннеди, произнесенной в Берлине в 1963 году. Мы рассматриваем эту запись как подкаст. 🤗🤫

Позвольте мне немного уточнить. Podcast Grader — это приложение Streamlit, которое подкастеры могут использовать для проверки качества своих записей перед их загрузкой. Для этого мы используем установленные пакеты Python из области аудио, такие как librosa и pyloudnorm. Приложение оценивает качество звука вашего эпизода и предоставляет исчерпывающую обратную связь. Эти результаты передаются ИИ (LLM). LLM не только определяет области для улучшения, но также предлагает практические шаги для улучшения качества прослушивания вашего подкаста. 🔍🔧

Podcast Grader решает задачу предоставления последовательного высококачественного звука — аспект, который может значительно повлиять на вовлечение и удержание слушателей. Представьте себе следующий сценарий: вы только что начали вести подкастинг, записали интервью и закончили редактирование. Область редактирования очень универсальна, и как только вы определили проблему, вы не можете ее не заметить. Шум страдает от плохого качества микрофона? Громкость голоса гостя слишком низкая или слишком громкая? Этот инструмент позволяет невероятно легко проверить качество звука вашего подкаста. Он предоставляет ценную информацию еще до того, как вы нажмете кнопку публикации, и дает вам возможность включить предложения по улучшению. 📊👂

Ключевые особенности подкаст-грейдера

Podcast Grader предоставляет четыре показателя, которые можно использовать для оценки вашего подкаста. Мы используем эти показатели, потому что считаем их наиболее важными для подкаста. Каждый из показателей оценивается как низкий, средний или высокий. Среднее значение всех баллов используется для расчета общего балла. Вот объяснение каждой метрики:

  • Анализ громкости. Этот параметр определяет общую громкость вашего подкаста, обеспечивая обратную связь о том, является ли он слишком громким, слишком тихим или в самый раз, что обеспечивает комфортное прослушивание для вашей аудитории. 🔊
  • Анализ пиковых значений. Определяет самую громкую часть вашего подкаста и дает советы по предотвращению искажений или отсутствия воздействия. Эта функция помогает поддерживать сбалансированный и приятный звук на протяжении всего подкаста. 🏔️
  • Анализ минимального уровня шума. Он измеряет тихий фоновый шум, когда никто не говорит, и обеспечивает обратную связь, если минимальный уровень шума слишком высок или слишком низок. Хорошо управляемый уровень шума может значительно улучшить четкость вашего подкаста. 🎶
  • Анализ динамического диапазона. Он вычисляет разницу между самыми громкими и самыми тихими частями вашего подкаста, обеспечивая обратную связь, если динамический диапазон слишком велик или слишком мал. Хорошо контролируемый динамический диапазон гарантирует, что ваши слушатели смогут оценить каждое слово и каждую паузу. 📈📉

После обработки этих показателей Podcast Grader создает подробный отчет с использованием большой языковой модели (LLM). Этот отчет основан на оцененных показателях вашего подкаста и включает рекомендации по улучшению качества звука. 📄🤖

Применение

Как упоминалось в самом начале, он бесплатный и работает на Streamlit. Все, что вам нужно сделать, это перейти к podcast-grader.streamlit.app и загрузить свой подкаст в виде mp3-файла, используя загрузчик файлов слева. Эпизод будет сокращен до 5 минут, чтобы избежать вычислительных узких мест. Приложение займет всего несколько секунд, и вуаля — ваш подкаст готов. Количество выпусков, которые может обрабатывать Podcast Grader, не ограничено. Рассмотрите возможность подписки на информационный бюллетень, чтобы не пропустить будущие общедоступные выпуски.

Заключительные замечания и следующая неделя

С такими инструментами, как Podcast Grader, становится легко обеспечить качество звука ваших подкастов и облегчить бремя для большего количества людей, присоединяющихся к подкастам. Важно помнить, что качество звука может создать или испортить впечатления слушателя. Предоставляя создателям подкастов возможность точно измерять и улучшать качество их звука, Podcast Grader может стать шагом в вашем конвейере производства подкастов. 🌟

Это пример того, как ИИ и LLM могут быть интегрированы в практические инструменты, которые приносят пользу создателям подкастов, — тема, которую мы исследовали в наших предыдущих постах. Помните, что мир подкастинга постоянно развивается, и для подкастера очень важно оставаться на шаг впереди. Такие инструменты, как Podcast Grader, позволяют сделать именно это. Они позволяют нам использовать возможности искусственного интеллекта, улучшать наш контент и, в конечном итоге, создавать более привлекательные и приятные впечатления для наших слушателей. 👥💬

На следующей неделе я буду расшифровывать и вести дневник подкаста. Для этого я создам еще одно приложение Streamlit!🏃‍♂️🧑‍💻

Оставайтесь любопытными, продолжайте исследовать и давайте немного пошумим в этом захватывающем мире подкастов! 🕵️‍♂️🔎

Первоначально опубликовано на https://sneakypad.substack.com.

Также прочтите

Подпишитесь на наши аккаунты в социальных сетях: Facebook/Instagram/Linkedin/Twitter

Присоединяйтесь к Youtube Channel AImonks, чтобы получать интересные видео.