SheepBell

LQA で手を離すことなく問題点を記録したい方向け。 画面録画中に気になった点を吹きこんでおけば、その場所を後から抽出。 さらに音声認識も組み合わせれば、テスト中の行動ログにも。

コンセプトは ベル（Bell）。

「音」を使って、小回りの利く LQA を目指します。

主な機能

• 準備はひとつだけ: テスト中に自分のマイク音を別トラックに吹き込んでおくことで、行動をログとして保存。OBS さえあれば、少しの設定で実現できます。
• ローカル でも クラウドでも: Python の Silero-VAD と Faster Whisper を利用することで、ローカルで実行可能。さらに Google Colab を使っても OK！
• 動画・画像を見ながら報告: ビューワでは、気づきを吹き込んだ箇所のクリップを表示。動画を見ながら、音声入力をレポートとしてまとめられます。

使い方

SheepBell は Python による動画処理と、Web UI による編集を組み合わせたツールです。 Python 側を単体で使うことは少ないと思われるため、使い方については SheepComb SheepBell の使い方 にて紹介しています。