AI & Riconoscimento vocale: la sinergia perfetta?

L’AI e il riconoscimento vocale sono due ambiti tecnologici che stanno convergendo in maniera sempre più evidente, promettendo di rivoluzionare numerosi settori, dall’assistenza virtuale alla guida autonoma.

Questa unione sinergica tra il potenziale del riconoscimento vocale e le capacità predittive dell’AI sta aprendo nuove frontiere nell’interazione uomo-macchina.

Dopo aver ottenuto il brevetto nazionale su “metodo di elaborazione di un flusso audio per il riconoscimento di voci e/o suoni di sottofondo e relativo sistema” sulla nostra tecnologia audio, abbiamo continuato a migliorare la piattaforma “Polyphonic”.

In questo articolo esploreremo i tools principali di questa soluzione e gli ultimi sviluppi nel campo dell’Audio Recognition.

Operazione 1: Rimozione rumore di sottofondo

Quando si entra in contatto con i file audio è davvero raro che siano privi di rumori di sottofondo.

La rimozione del disturbo svolge un ruolo cruciale nell’assicurare la qualità e la chiarezza del suono. Il rumore indesiderato può derivare da una varietà di fonti, come il fruscio di fondo, i clic, i sibili e la folla che possono compromettere la comprensibilità della voce dell’ascoltatore. Pertanto, questa operazione è essenziale per ottenere registrazioni pulite e professionali.

Il rumore di fondo può essere particolarmente evidente in registrazioni audio di ambienti esterni o effettuate in luoghi rumorosi. Eliminarlo contribuisce a migliorare la qualità complessiva del suono e a rendere il file audio adatto a operazioni di analisi più approfondite.

Tuttavia, è importante notare che la rimozione del rumore deve essere eseguita con cura per evitare di compromettere la qualità del suono originale. Alcuni algoritmi di “pulizia” possono causare artefatti indesiderati o persino influire sulla naturalezza della voce dello speaker. Pertanto, è essenziale utilizzare strumenti e tecniche che siano efficaci senza compromettere l’intero file audio.

Il nostro tool “Remove Noise” permette di ottenere un risultato ottimale in modo da preparare il file per analisi più precise e generare grafici audiometrici corretti.

Operazione 2: Caratteristiche dello Speaker

L’analisi delle caratteristiche del parlatore in un file audio riveste un ruolo cruciale per svolgere indagini complesse.

Identificare elementi come età, sesso e lingua del parlante non solo arricchisce la comprensione del contenuto audio, ma può anche fornire informazioni preziose nelle operazioni investigative riducendo enormemente le tempistiche di analisi. Vediamole nel dettaglio:

• Age prediction. La prima caratteristica da considerare è l’età dello speaker. L’età può influenzare significativamente l’intonazione, il ritmo e il timbro della voce. Ad esempio, le persone più giovani tendono ad avere voci più acute e un ritmo di parlato diverso.
• Gender prediction. Il sesso del parlante è un’altra caratteristica cruciale. Le differenze fisiologiche tra uomini e donne si riflettono nelle loro voci, con gli uomini che tendono ad avere voci più profonde e le donne voci più acute. L’identificazione del sesso del parlante può essere importante per determinare il target di un pubblico specifico o per applicazioni come la selezione di voci per sistemi di assistenza vocale o audiolibri.
• Language prediction. La lingua parlata dal parlante può essere determinante per la comprensione del contenuto audio e per la sua corretta elaborazione. Ogni lingua ha le proprie caratteristiche fonetiche e prosodiche che influenzano il modo in cui viene pronunciata e percepita.
• Diarization – Number of speakers. È fondamentale capire quante persone parlano all’interno di un file audio, in modo da poter poi analizzarne singolarmente le caratteristiche. Inoltre, possedere uno strumento in grado di dividere le varie voci in singole file distinti consente di ridurre notevolmente le tempistiche nelle indagini e le possibilità di errore umano.

In conclusione, compito dell’AI è quella di essere il valido supporto di esperti e non di sostituirsi al loro operato, aumentando la loro capacità di analizzare e comprendere le informazioni. Questo approccio ibrido sfrutta al massimo le competenze umane e l’efficienza dell’Intelligenza Artificiale.

Operazione 3: Comparation

Una delle operazioni chiave all’interno della piattaforma “Polyphonic” riguarda la comparazione tra più audio.

L’Audio Comparation, o confronto audio, è un processo fondamentale nell’ambito della produzione musicale, dell’ingegneria del suono e della qualità audio in generale. Consiste nel confrontare due o più tracce audio al fine di valutarne le differenze e le similitudini.

Inoltre, questa operazione può essere utilizzata per valutare la fedeltà di riproduzione di dispositivi audio e sistemi di diffusione. I professionisti confrontano la riproduzione di un suono su diversi dispositivi al fine di identificare eventuali differenze nella resa sonora, come colorazioni tonali, distorsioni o perdite di qualità. Questo aiuta a garantire che il suono sia riprodotto accuratamente su una vasta gamma di dispositivi e ambienti di ascolto.

Infine, l’Audio Comparation può essere impiegato anche nell’analisi forense e nella sicurezza audio. Gli esperti confrontano registrazioni audio per identificare manipolazioni, editing non autorizzati o tentativi di falsificazione. Questo processo è fondamentale in contesti legali e investigativi dove la veridicità e l’integrità delle prove audio sono cruciali.

Noi del Team Pragma Etimos continuiamo a studiare e sviluppare soluzioni innovative e funzionali nel campo dell’Audio Recognition.

L’integrazione della nostra tecnologia audio nelle moderne soluzioni utilizzate per il riconoscimento di suoni si sta rivelando vincente in termini di prestazioni e accuratezza dei risultati.

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