1.Trợ lý thông minh

Các thiết bị như Amazon Alexa và Google Assistant cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau như phát nhạc, cung cấp dự báo thời tiết, điều khiển thiết bị nhà thông minh, dựa trên lệnh giọng nói của người dùng. Điều này giúp cuộc sống của người dùng trở nên tiện lợi hơn.

2.Chuyển đổi văn bản tự động

Công nghệ chuyển đổi dữ liệu âm thanh từ các cuộc họp và phỏng vấn thành văn bản theo thời gian thực giúp nâng cao hiệu quả công việc một cách đáng kể. Đặc biệt, trong các lĩnh vực yêu cầu độ chính xác cao, việc áp dụng công nghệ nhận diện âm thanh đang được đẩy mạnh.

3.Lái xe tự động

Camera gắn trên xe nhận diện tình trạng đường và chướng ngại vật theo thời gian thực và thực hiện các thao tác lái xe phù hợp. Điều này hứa hẹn sẽ mang lại sự an toàn cao hơn cho xe tự lái.

4.An ninh và giám sát

Phân tích hình ảnh từ camera giám sát theo thời gian thực giúp phát hiện người khả nghi và phát hiện hành vi bất thường sớm. Điều này góp phần vào việc ngăn chặn tội phạm và ứng phó với thiên tai.

5.Chẩn đoán y tế

Phân tích hình ảnh y tế để phát hiện sớm bệnh tật và hỗ trợ chẩn đoán giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân viên y tế và nâng cao độ chính xác của chẩn đoán. Ví dụ, phát hiện sớm ung thư và đánh giá rủi ro bệnh tim mạch, nhiều ứng dụng khác cũng được kỳ vọng.

・Ảnh hưởng của tiếng ồn

Công nghệ nhận diện âm thanh dễ bị ảnh hưởng bởi tiếng ồn môi trường, giọng điệu của người nói và sự khác biệt trong phát âm, dẫn đến độ chính xác nhận diện giảm. Đặc biệt, việc ứng phó với môi trường nhiều tiếng ồn và các phương ngữ khác nhau là rất khó khăn. Đối với thách thức này, các biện pháp sau có thể được xem xét.

Tăng cường tiền xử lý dữ liệu ：Sử dụng bộ lọc loại bỏ tiếng ồn và công nghệ tăng cường âm thanh để nâng cao chất lượng âm thanh đầu vào.

Sử dụng tập dữ liệu đa dạng： Thu thập dữ liệu từ nhiều môi trường và người nói khác nhau để đa dạng hóa tập dữ liệu học, từ đó nâng cao độ bền của mô hình.

Phát triển mô hình thích ứng giọng điệu：Phát triển riêng các mô hình phù hợp với giọng điệu của các khu vực hoặc ngôn ngữ cụ thể nhằm nâng cao hiệu suất nhận diện tổng thể.

・Phụ thuộc vào dữ liệu

Hiệu suất của công nghệ nhận diện hình ảnh AI phụ thuộc lớn vào chất lượng và số lượng dữ liệu được sử dụng. Dữ liệu có chất lượng kém hoặc gán nhãn không đúng có thể dẫn đến giảm độ chính xác nhận diện hoặc phát hiện sai. Ngoài ra, sự thiếu đa dạng và thiên lệch dữ liệu cũng là một thách thức. Đối với thách thức này, các biện pháp sau có thể được xem xét.

Cải thiện tập dữ liệu chất lượng cao： aiSound.sections.challenges.items.dataDependency.solutions.quality.desc

aiSound.sections.challenges.items.dataDependency.solutions.labeling.title：aiSound.sections.challenges.items.dataDependency.solutions.labeling.desc

aiSound.sections.challenges.items.dataDependency.solutions.augmentation.title：aiSound.sections.challenges.items.dataDependency.solutions.augmentation.desc

aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.title

aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.desc1
aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.desc2
aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.desc3

aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.solutions.cloud.title：aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.solutions.cloud.desc

aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.solutions.algorithm.title：aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.solutions.algorithm.desc

aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.solutions.opensource.title：aiSound.sections.challenges.items.costAndScalability.solutions.opensource.desc

aiSound.sections.challenges.items.summary

    aiSound.sections.features.items.synthesis.title

aiSound.sections.features.items.synthesis.desc

    aiSound.sections.features.items.assistant.title

aiSound.sections.features.items.assistant.desc

    aiSound.sections.features.items.transcription.title

aiSound.sections.features.items.transcription.desc

    aiSound.sections.features.items.emotion.title

aiSound.sections.features.items.emotion.desc

    aiSound.sections.features.items.tracking.title

aiSound.sections.features.items.tracking.desc

    aiSound.sections.features.items.ocr.title

aiSound.sections.features.items.ocr.desc

    aiSound.sections.features.items.medical.title

aiSound.sections.features.items.medical.desc

    aiSound.sections.features.items.motion.title

aiSound.sections.features.items.motion.desc

    aiSound.sections.features.items.autoResponse.title

aiSound.sections.features.items.autoResponse.desc