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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.

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.

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