# Columna: detección de transiciones de audio, patentes y el futuro de la IA en streaming

AI Times publicó una columna sobre patentes de inteligencia artificial de Yongduck Kim, socio director y agente de patentes de IPLEX IP Law Firm.

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INICIO / Noticias y análisis Noticias y análisis Columna: detección de transiciones de audio, patentes y el futuro de la IA en streaming AI Times publicó una columna sobre patentes de inteligencia artificial de Yongduck Kim, socio director y agente de patentes de IPLEX IP Law Firm. IA y software Publicado el 2026.03.31 IPLEX 2 min de lectura AI Times publicó una columna sobre patentes de inteligencia artificial de Yongduck Kim, socio director y agente de patentes de IPLEX IP Law Firm. Yongduck Kim, agente de patentes, se centra en las patentes en campos de tecnología de vanguardia tales como inteligencia artificial (IA), fábricas inteligentes y blockchain, y tiene experiencia en el desempeño de la propiedad intelectual (propiedad intelectual) trabajo para varias empresas tecnológicas como Samsung Electronics, LG Electronics y Xiaomi. Además, ha escrito libros como “Guía práctica de evaluación de patentes de inteligencia artificial” y “Estrategia de seguridad de patentes de inteligencia artificial”, y continúa compartiendo su conocimiento experto sobre tecnología de inteligencia artificial y estrategia de patentes. En esta columna, vamos a ver cómo IA analiza y estructura datos de audio que se entrega continuamente bajo el tema de “IA... tecnología de segmentación de flujo basado en el aprendizaje automático que capta el tiempo de las transiciones de audio.” Si la tecnología de audio existente se ha centrado en el análisis de señales individuales, como reconocimiento de voz e identificación de música, entonces recientemente, el entorno de streaming ha surgido como una ventaja competitiva clave para la tecnología para identificar y reconstruir automáticamente los límites de diferentes contenidos, como la música, la publicidad y el disparo de promotor. La patente estadounidense U.S. La patente No. Basado en 11,935,520 (Identificando cambios en el contenido de audio a través del aprendizaje automático), analizamos la estructura de tecnología que utiliza el aprendizaje automático para detectar con precisión cuando el contenido transiciones en el flujo de audio. La combinación de muestreo de anidación de tres segundos, extracción de características basadas en MFCC, clasificación de contenido basada en CNN, análisis de muestra a relación con la relación, y postprocesamiento basado en HMM ofrece una variedad de posibilidades de aplicación industrial, incluyendo eliminación de sección de anuncios, reproducción impulsada por música y configuración de contenido personalizado. Esta columna va más allá de una introducción tecnológica para arrojar luz sobre lo que la tecnología de IA que detecta los ‘puntos’ de datos continuos puede significar desde una perspectiva de patente. Analiza el valor estratégico del diseño del sistema combinado con muestreo anidado y interacción modelo y estructura probabilística post-procesamiento en términos de actividad inventiva y alcance de los derechos, y proporciona dirección para la patente de IA en medios, streaming y análisis de contenido en el futuro. El artículo completo se puede encontrar en el enlace de abajo. Contribuciones de comprobación Leer el original coreano Este artículo del archivo refleja la situación en su fecha de publicación. Contacte con el despacho para analizar su caso. Consultar sobre este tema ↗ Todos los artículos HABLE CON IPLEX Consulte sus necesidades de propiedad intelectual Analizamos conjuntamente sus necesidades tecnológicas y empresariales. ↗ Contactar Más reciente Protección más ágil de diseños de producto mediante el examen parcial ↗ Anterior La oposición a solicitudes de marca ↗ Artículos relacionados IA y software 2026.10.01 FiX: olvido selectivo por características en la atención softmax Yongduck Kim analiza las compuertas de FiX, su estabilidad numérica y la caché paginada, diferenciando los resultados medidos de las cuestiones aún abiertas. ↗ Lea el artículo IA y software 2026.09.30 MHAR: leer las capas anteriores desde distintos subespacios de características Yongduck Kim analiza Multi-Head Attention Residuals: selección en profundidad, resultados publicados, costes de implementación y relación entre características técnicas y efectos. ↗ Lea el artículo IA y software 2026.09.28 Columna: Claude Computer Use y el aprendizaje de los agentes de IA a través de las patentes Yongduck Kim, socio director de IPLEX, analiza en AI Times los datos y las secuencias de acciones que permiten entrenar a agentes de IA para utilizar software. ↗ Lea el artículo

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