الشرح الصوتي للذكاء الاصطناعي

يحاول تصنيف الأصوات أو الإشارات الصوتية إلى فئات محددة مسبقًا بناءً على البيئة التي تم فيها تسجيل الصوت. يتعين على المعلقين على البيانات الصوتية تصنيف التسجيلات من خلال تحديد مكان تسجيلها ، مثل المدارس والمنازل والمقاهي ووسائل النقل العام ، وما إلى ذلك. تساعد هذه التقنية في تطوير برامج التعرف على الكلام ، والمساعدين الافتراضيين ، والمكتبات الصوتية للوسائط المتعددة ، والمراقبة القائمة على الصوت أنظمة. 

إنه جزء مهم من تقنية التعرف على الصوت حيث يتم التعرف على الأصوات وتصنيفها بناءً على البيئات التي تنشأ فيها. يعد تحديد الأحداث الصوتية البيئية أمرًا صعبًا لأنها لا تتبع أنماطًا ثابتة مثل الموسيقى أو الإيقاعات أو الصوتيات الدلالية. على سبيل المثال ، أصوات الأبواق أو صفارات الإنذار أو لعب الأطفال. يساعد هذا النظام في تطوير أنظمة أمان محسّنة للتعرف على عمليات الاقتحام والطلقات النارية والصيانة التنبؤية.

يقوم تصنيف الموسيقى تلقائيًا بتحليل وتصنيف الموسيقى بناءً على النوع والآلات والمزاج والمجموعة. كما أنه يساعد في تطوير مكتبات الموسيقى لتحسين تنظيم واسترجاع المقطوعات الموسيقية المشروحة. تُستخدم هذه التقنية بشكل متزايد في ضبط توصيات المستخدم وتحديد أوجه التشابه الموسيقية وتوفير التفضيلات الموسيقية.

تعد NLU جزءًا مهمًا من تقنية معالجة اللغة الطبيعية التي تساعد الآلات على فهم الكلام البشري. المفهومان الرئيسيان لـ NLU هما النية والألفاظ. يصنف NLU التفاصيل الثانوية لخطاب الإنسان مثل اللهجة والمعنى وعلم الدلالة. تساعد هذه التقنية في تطوير روبوتات محادثة متقدمة ومساعدين افتراضيين لفهم الكلام البشري بشكل أفضل.