इंटेलिजेंट एआई के लिए ऑडियो एनोटेशन

यह ध्वनि या ऑडियो संकेतों को उस वातावरण के आधार पर पूर्वनिर्धारित वर्गों में वर्गीकृत करने का प्रयास करता है जिसमें ऑडियो रिकॉर्ड किया गया था। ऑडियो डेटा एनोटेटर्स को रिकॉर्डिंग को यह पहचान कर वर्गीकृत करना होता है कि वे कहाँ रिकॉर्ड किए गए थे, जैसे कि स्कूल, घर, कैफे, सार्वजनिक परिवहन, आदि। यह तकनीक वाक् पहचान सॉफ्टवेयर, आभासी सहायक, मल्टीमीडिया के लिए ऑडियो लाइब्रेरी और ऑडियो-आधारित निगरानी विकसित करने में मदद करती है। सिस्टम। 

यह ऑडियो रिकग्निशन तकनीक का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जहां ध्वनियों को पहचाना जाता है और उनके द्वारा उत्पन्न होने वाले वातावरण के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है। पर्यावरणीय ध्वनि घटनाओं की पहचान करना मुश्किल है क्योंकि वे संगीत, लय या सिमेंटिक फोनेम जैसे स्थिर पैटर्न का पालन नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए, हॉर्न, सायरन या बच्चों के खेलने की आवाज़। यह सिस्टम ब्रेक-इन, गनशॉट्स और भविष्य कहनेवाला रखरखाव को पहचानने के लिए उन्नत सुरक्षा प्रणालियों को विकसित करने में मदद करता है।

संगीत वर्गीकरण स्वचालित रूप से शैली, उपकरणों, मनोदशा और कलाकारों की टुकड़ी के आधार पर संगीत का विश्लेषण और वर्गीकरण करता है। यह संगीत के एनोटेट किए गए टुकड़ों को व्यवस्थित करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए संगीत पुस्तकालयों को विकसित करने में भी मदद करता है। उपयोगकर्ता की सिफारिशों को बेहतर बनाने, संगीत की समानताओं की पहचान करने और संगीत की प्राथमिकताएं प्रदान करने के लिए इस तकनीक का तेजी से उपयोग किया जा रहा है।

NLU नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग तकनीक का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जो मशीनों को मानव भाषण को समझने में मदद करता है। एनएलयू की दो मुख्य अवधारणाएं आशय और कथन हैं। एनएलयू मानव भाषण के मामूली विवरण जैसे कि बोली, अर्थ और शब्दार्थ को वर्गीकृत करता है। यह तकनीक मानव भाषण को बेहतर ढंग से समझने के लिए उन्नत चैटबॉट्स और आभासी सहायकों को विकसित करने में मदद करती है।