Google'ın NotebookLM'si artık 50'den fazla dilde yapay zeka destekli podcast'ler oluşturabiliyor

Özet:

Google'ın NotebookLM'si artık Fransızca, Hintçe, Japonca, Portekizce ve daha fazlası dahil olmak üzere 50'den fazla dilde yapay zeka podcast'leri oluşturabiliyor.
Kaynak materyal İngilizce olsa bile, AI podcast'inizi farklı bir dilde oluşturmayı seçebilirsiniz.
AI podcast'inizin çıktı dilini NotebookLM projenizdeki Ayarlar'dan değiştirebilirsiniz.

Yapay zeka destekli, doğal sesli podcast'ler oluşturmak için yaygın olarak kullanılan Google'ın amiral gemisi ürünü NotebookLM artık 50'den fazla dili destekliyor. NotebookLM daha önce sadece İngilizce dilinde AI podcast'leri oluşturabiliyordu. Ancak son güncellemeyle NotebookLM artık Fransızca, Hintçe, Japonca, Portekizce ve daha fazlası gibi 50'den fazla dilde sesli özetler veya yapay zeka podcast'leri üretebiliyor ve bu da onu çok dilli sesli içerik oluşturmak için güçlü bir araç haline getiriyor.

Farklı bir dilde AI podcast'i oluşturmak için Proje altında Ayarlar'a tıklayın. defterLM “Çıktı Dili”ni seçin. Daha sonra açılan listeden dili seçip Kaydet’e tıklayın. Artık AI podcast'iniz seçtiğiniz dilde oluşturulacak. Bu özellik, bilgiye erişilebilirliği artırıyor ve daha geniş kitlelere ulaşmasını sağlıyor.

Belgelerinizi İngilizce veya başka bir dilde yükleseniz bile, AI podcast'iniz için farklı bir çıktı dili seçebilirsiniz. NotebookLM'de başka bir dilde bir AI podcast'i oluşturdum ve harika bir iş çıkardı. Bu arada, NotebookLM şu yeteneği kullanır: İkizler burcu Farklı dillerde AI podcast'leri üretmek için yerel multimedya.

Google yakın zamanda yapay zeka podcast'lerine katılma ve yapay zeka sunucularıyla etkileşim kurma özelliğini ekleyerek deneyimi daha da sürükleyici hale getirdi. Ayrıca artık ihtiyacınız olan bilgiyi tanımlayarak web'den ilgili kaynakları NotebookLM'ye ekleyebilirsiniz. Bu şekilde web'deki en son bilgileri ekleyerek geniş bir bilgi tabanı oluşturabilirsiniz. Bu özellik, kullanıcının bilgilendirici podcast içeriği oluşturmak için en son mevcut verileri kullanma becerisini büyük ölçüde artırır.