IPLEX代表弁理士の金容德によるAI特許の寄稿が、AI専門メディアAI Timesに掲載されました。
弁理士である金容德(金容德)は、人工知能(AI)、スマートファクトリー、ブロックチェーンなどの最先端技術分野における特許を中心とし、Samsung Electronics、LG Electronics、Xiaomiなどのさまざまなテクノロジー企業向けに、知的財産(知的財産権)の実務経験を有しています。 また、「人工知能特許試験実践ガイド」や「人工知能特許保護戦略」などの書籍を執筆し、AI技術や特許戦略に関する専門家の知識を共有し続けています。
このコラムでは、AIが「AI」をテーマに継続的に配信される音声データを分析・構造化する方法を説明します。 オーディオトランジションのタイミングをキャプチャする機械学習ベースのストリームセグメンテーション技術。 既存のオーディオ技術が、音声認識や音楽識別などの個々の信号分析に焦点を当てている場合、最近、ストリーミング環境は、音楽、広告、プロモーターなどのさまざまなコンテンツの境界を自動的に識別し、再構築する技術のための重要な競争力として登場しました。
米国特許米国特許 特許番号 11,935,520(機械学習による音声コンテンツの移行の特定)に基づき、機械学習を用いた技術構造を分析し、音声ストリームのコンテンツ遷移を正確に検知します。 3秒のネスティングサンプリング、MFCC ベースの機能抽出、CNN ベースのコンテンツ分類、隣接するサンプル対関連分析、HMM ベースのポスト処理の組み合わせは、広告セクション除去、音楽主導の再生、カスタムコンテンツ構成など、さまざまな産業アプリケーションの可能性を提供します。
このコラムは、「限界」の連続データを検出するAI技術が特許の観点から意味できるのかについて、光を当てる技術の導入だけではありません。 システム設計の戦略的価値をネストサンプリングとモデルの相互作用と、進歩性と権利の範囲の面での確率的後処理構造と組み合わせ、将来のメディア、ストリーミング、コンテンツ分析におけるAI特許の方向性を提供します。
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