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人工智能与机器学习 订阅 权限和 分享 接下来读什么 大型语言模型的工作限制 引领透明爆炸时代 梅丽莎 斯威夫特 为未来的工作构建神经多样性人才管道 数据科学中连接器角色的兴起 卡洛琳 吉森 贝塞尔 麻省理工学院 盖蒂图片社 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，这要归功于传感器技术和深度学习算法的重大进步，这些算法可 手机号码数据 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。