پردازش صوت

شاخه‌ی پردازش صوت در هوش مصنوعی به تجزیه و تحلیل سیگنال‌های صوتی و تبدیل آنها به اطلاعات قابل فهم می‌پردازد. این شاخه از علم از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی برای شناسایی صدا، تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل موسیقی و همچنین درک گفتگوها و مکالمات استفاده می‌کند. پردازش صوت در کاربردهایی مانند سیستم‌های صوتی، ترجمه‌ی خودکار و سیستم‌های رباتیک کاربرد دارد.

پروژه های هوش ماشینی در حوزه پردازش صوت

  • ساخت حرکات لب

    پروژه ساخت حرکات لب با استفاده از فناوری پردازش تصویر و یادگیری ماشین، یک پروژه نوآورانه است که به ساخت حرکات لب متناسب با صوت ورودی و با دقت و سرعت بالا کمک می‌کند. ما این پروژه را برای زبان فرانسوی و برای یک کارفرمای فرانسوی انجام دادیم. از مزایای پروژه ساخت حرکات لب می‌توان به بهبود عملکرد در حوزه‌های مختلف، افزایش دقت و کاهش خطا اشاره کرد. در حوزه‌های انیمیشن و سینما، از این پروژه برای ساخت حرکات لب برای کاراکترهای انیمیشن و فیلم استفاده می‌شود. در حوزه‌ی دوبله، حرکات لب را برای صوت ترجمه‌شده می‌توان تولید کرد تا فیلم دوبله‌شده کیفیت راضی‌کننده‌تری از نظر کاربر داشته باشد. از همه مهم‌تر، این فناوری به افراد ناشنوا کمک می‌کند تا با لب‌خوانی متوجه صحبت‌های اطراف شوند و از مطالب رسانه بهره ببرند.

    ساخت حرکات لب
  • تولید موسیقی

    در این پروژه با استفاده از مدل‌های مولد هوش مصنوعی،‌ با توجه به متن درخواستی کاربر، موسیقی تولید می‌شود. با این فناوری می‌توان موسیقی با کیفیت بالا، متنوع و سفارشی برای فیلم‌های سینمایی، سریال‌ها و بازی‌های ویدئویی تولید کرد. با استفاده از این محصول می‌توان ایده‌های نوآورانه در اختیار اساتید و سازندگان موسیقی قرار داد تا هم موسیقی‌های متنوع‌تری بسازند و هم نمونه‌ موسیقی تمرینی برای هنرآموزان ارائه دهند.

    تولید موسیقی
  • پروژه تشخیص بیماری اوتیسم با صوت

    یکی از کاربردهای پردازش صوت و یادگیری عمیق، تشخیص بیماری‌ها است که باعث کاهش هزینه‌های درمانی و بهبود کیفیت زندگی می‌شود. در این پروژه با کمک یادگیری عمیق،‌ الگوهای صوتی کودکان اوتیسمی تشخیص داده می‌شود و با کمک صوت، وجود بیماری اوتیسم برای کودکان تشخیص داده می‌شود.

    پروژه تشخیص بیماری اوتیسم با صوت
  • تشخیص و شناسایی اشیا و افراد

    تشخیص و شناسایی افراد و اشیا با استفاده از فناوری‌های پردازش تصویر و یادگیری ماشین، اگرچه در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری داشته، اما هنوز در شرایط سخت (ازدحام، کیفیت و وضوح پایین و نورپردازی نامناسب) دشوار است. ما سعی کردیم در شرایط سخت، مسأله را حل کنیم. برخی از ویژگی‌های برجسته الگوریتم تشخیص اشیاء ما عبارت است از: نرخ دقت ۹۸ درصد، شناسایی بیش از ۲۰ شی مختلف، سازگار با شرایط روشنایی (شب یا روز) و تشخیص شی کوچک. الگوریتم ما می‌تواند اشیا با اندازه ۳×۳ پیکسل را تشخیص دهد تا برای کارهایی که نیاز به دقت بیشتر دارند راه‌حل مناسبی باشد. مزایای این فناوری شامل بهبود امنیت در سیستم‌های نظارتی، شناسایی افراد در حال جرم و جنایت، تشخیص چهره در سیستم‌های پرداخت و شناسایی اشیا در خودروهای خودران است. از این فناوری همچنین در زمینه‌های پزشکی، بازرگانی و سلامت نیز می‌توان استفاده کرد.

    تشخیص و شناسایی اشیا و افراد