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VoicePing의 인사이트와 팁을 전해드립니다

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기계번역 정확도 평가 및 개선 방법
Machine Translation BLEU

기계번역 정확도 평가 및 개선 방법

다양한 평가 지표와 5개 벤치마크 번역 모델을 활용한 기계번역 품질 평가 및 개선에 관한 종합 연구

Chen Yufeng - Waseda University
8 min
음성 인식 대규모 언어 모델의 학습, 평가 및 배포
ASR Whisper

음성 인식 대규모 언어 모델의 학습, 평가 및 배포

Whisper 파인튜닝, 화자 분리, 다양한 ASR 모델 비교에 대한 포괄적인 연구 보고서입니다.

Linchuan Du - The University of British Columbia
15 min
일본어 및 베트남어 ASR 모델 파인튜닝
ASR Whisper

일본어 및 베트남어 ASR 모델 파인튜닝

OpenAI Whisper와 Azure Speech Studio를 활용한 베트남어 및 일본어 음성 인식 파인튜닝 연구 결과를 소개합니다.

Vikas Reddy - University of Maryland
8 min
2개월 만에 250km를 연결: SHELTER JAPAN Corporation의 온라인 오피스 성공 사례
AI 이벤트

2개월 만에 250km를 연결: SHELTER JAPAN Corporation의 온라인 오피스 성공 사례

2개월 만에 250km를 연결: SHELTER JAPAN Corporation의 온라인 오피스 성공 사례

VoicePing Editorial
7 min
Adlib Works, 원활한 네트워킹을 위해 VoicePing의 사용자 친화적 UI 선택
AI 번역

Adlib Works, 원활한 네트워킹을 위해 VoicePing의 사용자 친화적 UI 선택

일본뿐만 아니라 한국과 호주의 팀원들과 원활한 커뮤니케이션을 구축하고 팀 결속력을 강화하기 위해 VoicePing을 활용한 방법에 대해 Reabold Inc.의 COO인 Yosuke Kayama와 이야기를 나누었습니다.

VoicePing Editorial
4 min
Voice Activity Detection을 활용한 음성 인식 사용량 및 비용 절감
AI Translation

Voice Activity Detection을 활용한 음성 인식 사용량 및 비용 절감

Voice Activity Detection(VAD)을 활용하여 클라우드 STT 서비스의 이용 비용을 대폭 절감한 VoicePing의 구현 방법을 소개합니다.

VoicePing Editorial
8 min

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