Nowadays, creating a commercial using Claude Code is no longer so difficult. The video sequence can be customized using code, and...
Nowadays, creating a commercial using Claude Code is no longer so difficult. The video sequence can be customized using code, but with the sound it all depends on luck, since the agent is not able to hear what it created. earshot solves this problem by essentially giving AI agents hearing...
- 01.Nowadays, creating a commercial using Claude Code is no longer so difficult
- 02.The video sequence can be customized using code, but with the sound it all depends on luck, since the agent is not able to hear what it created
- 03.earshot solves this problem by essentially giving AI agents hearing...
Сейчас создать рекламный ролик с помощью Claude Code уже не так сложно. Видеоряд можно настроить с помощью кода, а вот со звуком всё зависит от удачи, поскольку агент не способен услышать то, что создал. earshot решает эту проблему, фактически наделяя ИИ-агентов слухом. Инструмент преобразует звуки в текст и данные, которые ИИ может анализировать. Достаточно передать ему аудиофайл, и он сможет описать, что на нём слышно, например звук нажатия клавиши механической клавиатуры. Кроме того, инструмент определяет, является ли звук реальной записью или был синтезирован программно. https://github.com/Leonxlnx/earshot earshot также способен посекундно проанализировать весь ролик, выявить звуковые эффекты, которые не совпадают с переходами между кадрами, а затем оценить результат, сравнив его с семью профессиональными рекламными роликами. На основе анализа он предлагает рекомендации по исправлению недостатков с указанием конкретных временных отметок. Получив возможность «слышать», ИИ может самостоятельно создавать звуковые эффекты с помощью кода, прослушивать результат и вносить изменения. В репозитории уже содержится 201 звуковой эффект, созданный программным способом. Каждый из них можно сгенерировать по номеру за несколько секунд. Автор также провёл слепой тест, смешав программно синтезированные звуки нажатий клавиш и щелчков с реальными записями. Из 15 попыток участники правильно определили происхождение звука только в 8 случаях. Этот результат меня немало удивил. Всё работает локально на CPU и может напрямую интегрироваться с агентными инструментами, такими как Claude Code. 📱 @git_developer
Related Intelligence
All stories →Anthropic opens its books for Wall Street, showing record revenue and mounting obligations
Anthropic is the first major AI lab to file an S-1 with the SEC, planning to list on the Nasdaq under the ticker "ANT." The numbers are strong, with $11.6 billion in quarterly revenue, a first-ever operating profit, and existing customers spending nine times more year over year.…
At New York Climate Week 2026, MIT connects with a global network
Each year, Climate Week NYC brings together more than 100,000 people in more than 1,000 events across the city to discuss climate challenges, explore solutions, and spur action. Participants come from industry, academia, philanthropy, nonprofits, government, and finance and…
Researchers find six patterns that make AI text so exhausting to read
A study from New York University and the University of Texas at Austin shows that frontier language models systematically overuse linguistic patterns that are hard for humans to parse. The researchers trace the problem to training on code and math, where correctness gets…