[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.20.0″ background_color=”#000219″ custom_padding=”22px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” min_height=”1643.6px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.25.1″ _module_preset=”default” header_2_font=”|||||on|||” header_3_font=”|||||on|||” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”27px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” header_3_font_size_tablet=”” header_3_font_size_phone=”22px” header_3_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
L\u2019AI<\/em> e l\u2019Audio<\/em> Recognition<\/em> rappresentano una parte fondamentale del Core Business<\/em> di Pragma Etimos<\/strong><\/a>.<\/p>\n Le potenzialit\u00e0 del riconoscimento vocale insieme alla capacit\u00e0 predittive dell\u2019AI<\/em> sta concentrando sempre di pi\u00f9 la nostra attenzione con l\u2019obiettivo di perfezionare gli strumenti sviluppati.<\/p>\n Dopo aver ottenuto il brevetto su \u201cmetodo di elaborazione di un flusso audio per il riconoscimento di voci e\/o suoni di sottofondo e relativo sistema<\/em>\u201d, applicando le scienze neuronali allo speech processing<\/em>, abbiamo deciso di espandere i nostri confini intellettuali richiedendo in USA il brevetto appena citato.<\/p>\n In questo, ed in altri approfondimenti che dedicheremo a breve sul tema, analizzeremo sinteticamente le ragioni di questa proiezione oltreoceano.<\/p>\n Essa \u00e8 frutto di un’ invenzione tecnologica rivoluzionaria che riteniamo ponga le basi per l\u2019attuazione di un dispositivo IOT<\/em> attraverso il comando biometrico di una voce non clonabile.<\/p>\n Il nostro brevetto riguarda, preliminarmente, il riconoscimento biometrico<\/strong> di un\u2019impronta vocale umana<\/strong>, superando limiti e criticit\u00e0 che gli standard<\/em> internazionali avevano individuato, fino a ora, nella comparazione delle formanti parametriche<\/em>.<\/p>\n ll metodo di elaborazione del flusso audio sviluppato rappresenta una soluzione innovativa per il riconoscimento simultaneo di voci e suoni di sottofondo, offrendo un sistema altamente efficiente e preciso.<\/p>\n La tecnologia si basa su modelli neuronali e su una combinazione di algoritmi di elaborazione del segnale e tecniche di apprendimento automatico, che permettono di analizzare e distinguere vari elementi presenti in un flusso audio.<\/p>\n La presente descrizione ha l\u2019obiettivo di semplificare il funzionamento di una tecnologia complessa e su cui sono stati necessari anni di ricerca sociale, analisi, sperimentazione e sviluppo.<\/p>\n La combinazione di tecniche avanzate di elaborazione del segnale audio e algoritmi di Intelligenza Artificiale offrono un sistema robusto e versatile, capace di affrontare le sfide del riconoscimento vocale in ambienti complessi.<\/p>\n Con questa innovazione, miriamo a migliorare significativamente la qualit\u00e0 e l’affidabilit\u00e0 del suono in vari settori, dalla sicurezza sia essa tattica che strategica, all\u2019investigazione, agli studi forensi e, da ultimo, ma non per ultimo, alle applicazioni commerciali ed a tutti i processi di industrializzazione per l\u2019attivazione, disattivazione e\/o neutralizzazione di un dispositivo IOT<\/em>.<\/p>\n Il mercato della tecnologia negli Stati Uniti \u00e8 uno dei pi\u00f9 avanzati e dinamici al mondo. Con un ecosistema ricco di innovazioni e investimenti, il settore tecnologico americano vede un continuo sviluppo di nuove soluzioni innovative. Un contesto complesso, consumista e liberista, dove sicurezza e autodifesa occupano fette di mercato \u201csensibili\u201d, determinando criticit\u00e0 collaterali che non riescono ad essere contenute con strumenti e tecnologie di prevenzione tradizionali.<\/p>\n In questo scenario sociale e commerciale l’integrazione di AI<\/em> e Machine Learning<\/em> nelle tecnologie audio sta trasformando il modo in cui i dispositivi interpretano e interagiscono con il suono. Qui applicazioni come il riconoscimento vocale avanzato, la sentiment analysis <\/em>o la personalizzazione dell’esperienza utente sono in rapida crescita.<\/p>\n I dispositivi intelligenti come altoparlanti smart<\/em> (es. Amazon Echo, Google Home<\/em>) e assistenti virtuali stanno diventando sempre pi\u00f9 popolari. Questi non solo riproducono musica, ma interagiscono con gli utenti e controllano altri tools smart home<\/em>.<\/p>\n Proprio in questo settore le nostre invenzioni denotano sostanziali differenze tecnico-funzionali rispetto a questa fascia di dispositivi, mettendo al centro di ogni procedura tecnologica la sicurezza, laddove possibile anche evitando connessioni sulla ragnatela, cos\u00ec da scongiurare contaminazione di dati con l\u2019esterno.<\/p>\n Accanto all\u2019architettura informatica di base, il parlatore abilitato al dialogo con l\u2019IOT<\/em> sar\u00e0 identificato in modo certo e univoco, grazie alla sua impronta vocale, e ogni interazione di comando audio potr\u00e0 essere attivata solo ed esclusivamente dal\/dai soggetto\/i abilitato\/i alla funzione.\u00a0 Anche in questo caso la differenza con gli altoparlanti smart<\/em> sembra evidente.<\/p>\n Inoltre, le tecnologie di cancellazione attiva del rumore stanno diventando standard<\/em> nei prodotti di fascia alta, migliorando l’esperienza d’ascolto in ambienti rumorosi.<\/p>\n Il mercato della tecnologia audio negli Stati Uniti<\/em> \u00e8 in piena espansione, guidato da innovazioni continue e da una crescente domanda di soluzioni audio avanzate<\/u>. Con l’integrazione di AI, Machine Learning<\/em> e tecnologie immersive, crediamo fortemente che il nostro brevetto audio possa rappresentare una risorsa strategica.<\/p>\n Molto probabilmente le aziende che sapranno sfruttare queste tendenze e mantenere un focus <\/em>sull’innovazione saranno quelle che guideranno il mercato nei prossimi anni.<\/p>\n <\/p>\n Espandere il brevetto della tecnologia audio di Pragma Etimos<\/em> negli Stati Uniti rappresenta un\u2019opportunit\u00e0 importante che pu\u00f2 portare a una maggiore protezione della propriet\u00e0 intellettuale, accesso a un mercato ampio e innovativo, collaborazioni con leader<\/em> del settore in modo da continuare a sfruttare le potenzialit\u00e0 immense di questa innovazione.<\/p>\n <\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_cta button_url=”mailto:%20info@pragmaetimos.com” url_new_window=”on” button_text=”CONTATTACI PER MAGGIORI INFORMAZIONI” _builder_version=”4.25.1″ _module_preset=”default” header_font=”||||||||” background_color=”rgba(0,102,153,0)” custom_button=”on” button_text_color=”#0C71C3″ custom_padding=”0px||||false|false” locked=”off” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_cta][et_pb_text _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.20.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_blurb title=”ATHENA: TRASFORMARE I DATI IN INFORMAZIONI DI VALORE” image=”https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/ATHENA.png” alt=”ATHENA” _builder_version=”4.24.2″ _module_preset=”default” header_font=”||on|on|||||” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n A.T.H.E.N.A.: Archivial Thematic Heterogenous Encrypted Neuronal Analyser Trasformare i dati in informazioni di valore \u00e8 un compito che richiede la predisposizione di modelli neurali e l\u2019uso di tecnologie avanzate che si basano sulla capacit\u00e0 di gestire e analizzare…<\/span><\/span><\/span><\/a><\/p>\nLa tecnologia alla base del brevetto<\/span><\/strong><\/h2>\n
Tra i componenti principali del sistema \u00e8 presente:<\/h3>\n
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Perch\u00e9 il mercato americano<\/span>?<\/strong><\/h2>\n
Espansione del brevetto di Pragma<\/span> Etimos<\/h3>\n
POTREBBE INTERESSARTI ANCHE…<\/strong><\/h4>\n
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