现在人工智能系统的传感器和深度学习算法可以分

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准备好了吗？您必须先登录才能发表评论。第一次来这里？注册免费帐户：评论文章并访问更多文章。声音业务：音频机器学习技术的前景新的机器学习技术通过声音检测、分析和创建提供潜在的价值创造。马克 珀迪年月日阅读时间：分钟主题数据，人工智能和机器学习 新产品开发 人工智能和机器学习 订阅权限和分享 声音无处不在 人类和动物的喋喋不休、机器的嗡嗡声、自然环境的背景嗡嗡声以及蜜蜂的低语声夏天。无论是过马路的行人还是测试车辆或机器安全的工程师，这些声音都为我们的决策提供了。

重要的输入。但直到最近，，对繁忙的火车站、购物中心或城市公园等动态环境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，这要归功于传感器技术和深度学习算法的重大进步，这些算法 电报号码数据 可以收集大量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导力的最新新闻，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户意味着什么。你的电子邮箱是什么？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，从每年 亿美元增至 亿美元。深度学习算法现在被用来开拓各个行业和领域的创新，例如声音检测和分析的应用：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。亚马逊等智能家居设备已经使用人工智能驱动的语音识别技术来验证不同用户的身份，并提供个性化的娱乐和购物体验。但析办公室、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。