ذہین AIs کے لیے آڈیو تشریح

یہ آوازوں یا آڈیو سگنلز کو اس ماحول کی بنیاد پر پہلے سے طے شدہ کلاسوں میں درجہ بندی کرنے کی کوشش کرتا ہے جس میں آڈیو ریکارڈ کیا گیا تھا۔ آڈیو ڈیٹا اینوٹیٹرز کو ریکارڈنگ کی درجہ بندی اس بات کی نشاندہی کرتے ہوئے کرنی ہوتی ہے کہ وہ کہاں ریکارڈ کی گئی ہیں، جیسے کہ اسکول، گھر، کیفے، پبلک ٹرانسپورٹ وغیرہ۔ یہ ٹیکنالوجی اسپیچ ریکگنیشن سافٹ ویئر، ورچوئل اسسٹنٹس، ملٹی میڈیا کے لیے آڈیو لائبریری، اور آڈیو پر مبنی نگرانی کو تیار کرنے میں مدد کرتی ہے۔ نظام 

یہ آڈیو ریکگنیشن ٹیکنالوجی کا ایک اہم حصہ ہے جہاں آوازوں کو پہچانا جاتا ہے اور ان کے پیدا ہونے والے ماحول کی بنیاد پر درجہ بندی کی جاتی ہے۔ ماحولیاتی آواز کے واقعات کی شناخت مشکل ہے کیونکہ وہ جامد نمونوں جیسے موسیقی، تال، یا سیمنٹک فونیم کی پیروی نہیں کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ہارن، سائرن، یا بچوں کے بجانے کی آوازیں۔ یہ نظام بریک ان، بندوق کی گولیوں، اور پیشن گوئی کی دیکھ بھال کو پہچاننے کے لیے بہتر حفاظتی نظام تیار کرنے میں مدد کرتا ہے۔

موسیقی کی درجہ بندی سٹائل، آلات، مزاج اور جوڑ کی بنیاد پر موسیقی کا خود بخود تجزیہ اور درجہ بندی کرتی ہے۔ یہ موسیقی کے تشریحی ٹکڑوں کو بہتر ترتیب دینے اور بازیافت کرنے کے لیے میوزک لائبریریوں کو تیار کرنے میں بھی مدد کرتا ہے۔ یہ ٹیکنالوجی صارف کی سفارشات کو بہتر بنانے، موسیقی کی مماثلتوں کی نشاندہی کرنے اور موسیقی کی ترجیحات فراہم کرنے میں تیزی سے استعمال ہو رہی ہے۔

NLU نیچرل لینگویج پروسیسنگ ٹیکنالوجی کا ایک اہم حصہ ہے جو مشینوں کو انسانی بول چال کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ NLU کے دو اہم تصورات ارادے اور الفاظ ہیں۔ NLU انسانی تقریر کی معمولی تفصیلات کی درجہ بندی کرتا ہے جیسے بولی، معنی، اور سیمنٹکس۔ یہ ٹیکنالوجی انسانی تقریر کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے جدید چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹ تیار کرنے میں مدد کرتی ہے۔