Audio Analytic es una empresa británica con sede en Cambridge , Inglaterra , que ha desarrollado un marco de software de reconocimiento de sonido patentado llamado ai3, que proporciona a la tecnología la capacidad de comprender el contexto a través del sonido. Este marco incluye una plataforma de software integrable que puede reaccionar a una variedad de sonidos, como alarmas de humo y de monóxido de carbono , rotura de ventanas, llanto de bebés y ladridos de perros .
Historia
La empresa se basó en la investigación doctoral de su fundador, Christopher Mitchell, de la Universidad Anglia Ruskin , con una inversión inicial de EEDA ( Agencia de Desarrollo del Este de Inglaterra ) e inversores locales de Cambridge Angels . [ cita requerida ]
En 2022, Audio Analytic fue comprada por Meta, propietario de Facebook e Instagram. [1]
Productos
Audio Analytic vende ai3, un paquete de software integrado en un dispositivo, junto con una variedad de perfiles de sonido que el software puede reconocer, incluidas alarmas de advertencia, rotura de ventanas, el llanto de un bebé y actividad de voz. [2]
Audio Analytic desarrolló el Polyphonic Sound Detection Score (PSDS), una métrica para evaluar el rendimiento de los algoritmos de reconocimiento de sonido cuando se aplican a grabaciones de sonido polifónico. [3] [4] [5] También lanzaron un marco de software complementario que implementa el PSDS. [6]
Referencias
- ^ Field, Matthew (6 de noviembre de 2022). «El propietario de Facebook compra una start-up de Cambridge mientras Zuckerberg se adentra más en el metaverso». The Telegraph . ISSN 0307-1235 . Consultado el 7 de noviembre de 2022 .
- ^ Bedingfield, Will (5 de septiembre de 2019). «El reconocimiento de sonido con inteligencia artificial ayudará a proteger su hogar contra robos». Wired UK . ISSN 1357-0978 . Consultado el 1 de octubre de 2020 .
- ^ Bilen, Cagdas; Ferroni, Giacomo; Tuveri, Francesco; Azcarreta, Juan; Krstulovic, Sacha (mayo de 2020). "Un marco para la evaluación sólida de la detección de eventos sonoros". ICASSP 2020 - 2020 Conferencia internacional IEEE sobre acústica, habla y procesamiento de señales (ICASSP) . págs. 61–65. arXiv : 1910.08440 . doi : 10.1109/ICASSP40776.2020.9052995. ISBN 978-1-5090-6631-5. Número de identificación del sujeto 204788761.
- ^ Desafíos DCase 2020. «Detección y separación de eventos sonoros en entornos domésticos - DCASE». dcase.community . Consultado el 4 de agosto de 2020 .
{{cite web}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link) - ^ Wisdom, Scott; Erdogan, Fonseca, Eduardo y Salamon, Justin y Seetharaman, Prem y Hershey, John R., Hakan; Ellis, Daniel PW; Serizel, Romain; Turpault, Nicolas; Fonseca, Eduardo; Salamon, Justin; Seetharaman, Prem; Hershey, John R. (2020). "¿Por qué tanto alboroto en torno a los datos universales gratuitos de separación del sonido?". En preparación .
{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link) - ^ Audio Analytic (22 de julio de 2020). «audioanalytic/psds_eval GitHub repositorio». GitHub . Audio Analytic . Consultado el 4 de agosto de 2020 .
Enlaces externos
