【語音辨識創作術：每看3分鐘2倍速的教學影片，就自言自語講3段話，收集寫作的素材原來這麼簡單】
閱讀時間約 1 分鐘
不管你是創作者和學習者，都應該試試看用語音辨識來協助你學得更好與做得更多！
你需要的工具有
- 手機上能語音辨識的軟體 (我推薦DayOne)
- 一部想要深入學習的影片 (看看自己今天想學什麼)
- 一個計時器(我都用iPhone內建的計時器)
接下來跟著這3個步驟！
- 步驟1 - 高效率觀看影片，就是看3分鐘後停下來：我會採用「兩倍速」觀看三分鐘的影片(設定好你的計時去)。教學影片6分鐘就會涵蓋大量知識點，我們需要站停下來反思。透過兩倍速」觀看三分鐘，我在極短時間內獲取到大量的知識與資訊，遠比一直把影片看到完還有學習效果。
- 步驟2 - 停下來後，用語音辨識自言自語三段話：觀看完影片3分鐘後，我會立刻使用語音辨識講述三段話。這些話的內容並不需特別講究，只需要照著自己自然地說，從中反思和回想我剛剛學到的知識。你會發現，這樣子「回想(Recall)」剛剛看過的東西，會讓你的理解更穩固，甚至知道下一段影片要教什麼。
- 步驟3 - 整理自言自語的三段話成為原子短文，主動與社群分享，深化學習：如果你有在創作，那麼步驟3能為你創造超多內容！我會將步驟2語音辨識的三段話，做為分享的基礎，利用原子寫作的原則，寫成原子短文。將短文在方格子與社群媒體與他人分享，從對話中得到反饋，進步超快！試試看這種主動分享的過程吧！可以說是最高速學習的方式！
你都怎麼用教學影片學習呢？歡迎與我分享！
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假設我們有一段雙聲道的音檔, 正常來說透過whisper進行語音辨識時都是以整段音檔進行辨識,但我們若想將左右聲道分離進行辨識的話就得對音檔進行音訊處理了。
怎麼做呢？ 比較簡單的方式就是透過音訊處理工具將音檔進行左右聲道的分離，再獨立的進行辨識即可。
這次會將雙聲道音檔透過pydub這套音訊處理工
語音辨識技術作為人工智能領域的重要領域之一，近年來取得了令人瞩目的發展。隨著自然語言處理、語音合成、聲學模型優化等方面的不斷進步，語音辨識技術正日益成熟且應用範圍不斷擴大。
改變未來的聯繫方式
在當今數位化時代，互動語音辨識技術成為了改變行業運作方式的關鍵。這項技術的革命性應用使得企業能夠以更智能、便捷的方式與客戶互動，從而提升效率、降低成本，並提供卓越的用戶體驗。以下是幾個不同行業中的互動語音辨識應用案例，展示了這項技術在各個領域的嶄新應用。
隨著人工智能技術的不斷發展，語音辨識AI作為其中的重要應用之一，正逐漸改變著我們的生活和工作方式。本文將介紹語音辨識AI的原理、應用以及其在不同領域的潛在價值。
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上一篇「【Google Colab Python系列】 初探Whisper: 來對一段Youtube影片進行辨識吧！」我們介紹了Whisper的基本用法及功能，這次我們除了語音辨識之外，還要下載辨識後的字幕檔，我想這對於我們常常看到沒有字幕的影片，若想要進行辨識與翻譯時非常有幫助。
這次的篇章主要做
這個篇章主要是讓我們能夠熟悉Whisper的安裝與使用方式，並簡單的對Youtube影片進行線上翻譯的工作，主軸在於了解一下整個Whisper使用方式到底是簡單還是複雜，就讓我們一起來玩玩看吧！ 在這之前我們還是說一下Whisper它是什麼樣的一個工具，能夠做什麼？
Whisper 是OpenAI
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對於學生而言，可以更知道自己那些發音需要再次加強與練習。
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