ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಎಐಗಳಿಗಾಗಿ ಆಡಿಯೋ ಟಿಪ್ಪಣಿ

ಆಡಿಯೊ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ ಪರಿಸರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಧ್ವನಿಗಳು ಅಥವಾ ಆಡಿಯೊ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಇದು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಆಡಿಯೋ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಶಾಲೆಗಳು, ಮನೆಗಳು, ಕೆಫೆಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾರಿಗೆ ಮುಂತಾದವುಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕು. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್, ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳು, ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾಕ್ಕಾಗಿ ಆಡಿಯೊ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಆಧಾರಿತ ಕಣ್ಗಾವಲುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. 

ಇದು ಆಡಿಯೊ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಹುಟ್ಟುವ ಪರಿಸರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಗೀತ, ಲಯಗಳು ಅಥವಾ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಫೋನೆಮ್‌ಗಳಂತಹ ಸ್ಥಿರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸದ ಕಾರಣ ಪರಿಸರದ ಧ್ವನಿ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೊಂಬುಗಳು, ಸೈರನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಮಕ್ಕಳು ಆಡುವ ಶಬ್ದಗಳು. ಬ್ರೇಕ್-ಇನ್‌ಗಳು, ಗನ್‌ಶಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವರ್ಧಿತ ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸಂಗೀತ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಪ್ರಕಾರ, ವಾದ್ಯಗಳು, ಮನಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಗೀತದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿತ ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಸಂಗೀತ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಸಂಗೀತದ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಗೀತದ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

NLU ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಇದು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಭಾಷಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. NLU ನ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಹೇಳಿಕೆಗಳಾಗಿವೆ. NLU ಉಪಭಾಷೆ, ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ಶಬ್ದಾರ್ಥದಂತಹ ಮಾನವ ಮಾತಿನ ಸಣ್ಣ ವಿವರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾನವನ ಮಾತನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಧಾರಿತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.