기계 청취 란?

기계 청취는 인간의 신호 처리를 모방하는 방식으로 컴퓨터를 통한 소리 처리입니다. 다양한 오디오 입력을 인식하고 해석하기 위해 컴퓨터를 프로그래밍하고 훈련시킬 수 있습니다. 이 기술은 지능 분석에서 음악 연구에 이르기까지 다양한 방법으로 적용될 수 있습니다. 이 분야의 연구원들은 민간 기업, 교육 기관 및 정부 기관에서 기계 청취 도구를 개선하고 새로운 응용 프로그램을 찾기 위해 노력합니다. 음향, 전기 공학, 로봇 공학 및 신호 처리 요소를 통합합니다.

소리를 인식하려면 컴퓨터가 소리를 듣고 처리 할 수 ​​있어야합니다. 주변 소음을 처리하기 위해 사운드 픽업을 사용하거나 녹음을들을 수 있습니다. 소리는 알고리즘을 통해 실행되어 소리가 무엇인지, 어떻게 처리 할 것인지 결정할 수 있습니다. 컴퓨터 응답은 프로그래밍, 교육 및 정교함 수준에 따라 달라질 수 있습니다.

기계 청취의 간단한 예는 클래퍼 및 음성 활성화 소프트웨어로 볼 수 있습니다. 클래퍼를 사용하면 기본 장치를 활성화하는 핸드 박수로 회로를 켜고 끌 수 있습니다. 음성 명령에 응답하는 소프트웨어를 사용하면 사람들이 자신의 음성으로 음성을 제어 할 수 있으므로 음성을 식별하고 소리를 해석 할 수 있어야합니다. 이러한 프로그램은 특정 스피커를 인식하고 악센트, 구문 변경 및 스피커 간의 기타 변형을 처리하는 방법을 배우기 위해 교육을 사용할 수 있습니다.

연구자들이 패턴을 식별하고 연구하는 음악과 같은 분야에서 더 복잡한 기계 청취가 사용될 수 있습니다. 예를 들어 법의학 음악 학자는 여러 출처의 음악을 비교하고 대조 할 수 있으며 자신의 작업에서 기계 청취를 사용할 수 있습니다. 그들은 음악이 공통적 인 기원을 가지고 있는지 또는 다른 관심 특성을 가지고 있는지 판단 할 수 있습니다. 이 기술은 또한 하모니를 연구하고 역사적인 음악의 소리에 대한 이론을 개발하는 데 사용될 수 있습니다.

지능 분석은 또한 기계 청취에 의존합니다. 전화 대화, 공공 장소에서의 토론 등의 형태로 방대한 양의 오디오 데이터는 정보 기관에서 처리해야합니다. 인간이 모든 오디오를 듣고 보고서를 개발하도록 비용을 지불하는 것은 비용이 많이 들며 지루한 청취자는 중요한 정보를 놓칠 수 있습니다. 기관의 청취는 기관이 키워드, 음성의 스트레스 톤 및 기타 매개 변수에 따라 세심한주의를 기울여야하는 데이터를 추출하기 위해 오디오를 자동으로 처리 할 수 ​​있도록합니다. 인텔리전스 분석가는이 자동 분석을 기반으로 작업의 우선 순위를 정하여 가장 중요한 오디오를들을 수 있습니다.