智能驱动的语音识别技术来

物的喋喋不休、机器的嗡嗡声、自然环境的背景嗡嗡声，以及夏日蜜蜂的低语声。无论是行人过马路还是工程师测试车辆或机器的安全性，这些声音都为我们的决策提供了重要的输入。 但直到最近，由于同时相互作用的复杂声学信号数量巨大，对动态环境（例如繁忙的火车站、购物中心或城市公园）中的声音进行系统分析一直很困难。但现在这种情况正在。


改变，这要归功于传步，这些算法可以收集大量的声学输入并快速提取关键信息。 获取有关人工智能和数据领先的最新动态 每月深入了解人工智能如何影响您的组织以及它对您的公司和客 玻利维亚手机号码列表 户意味着什么。 你的电子邮件是什么？ 报名 隐私政策 与声音相关的机器学习的两个分支正在兴起：一个专注于声音的检测和分析，另一个专注于人工智能驱动的声音创作。两者都具有创造商业和社会价值的巨大潜力。事实上，根据一项估计，人工智能音频识别技术的全球市场预计将增长两倍以上，从 年的。



亿美元增至 年的 亿美元。 深度学习算法现在被用来在各个行业和领域开拓创新，例如声音检测和分析的这些应用： 商业和家庭安全。每年，美国企业和消费者花费数十亿美元保护建筑物和其他有形资产。亚马逊的 等智能家居设备已经使用人工验证不同用户的身份，并提供个性化的娱乐和购物体验。但现在人工智能系统的传感器和深度学习算法可以分析办公室、工厂或军事设施各个部分的非语音环境声音，区分无害的声音和可能表明新威胁的声音，例如打破玻璃的声音。 深度学习算法现在被用来在各个行业和领域开拓创新。 卫生保健。人工智能声音技术可以改变医疗保健。