HOME   FAPTU' DIVERS 

JUDIT SIMMS

Firma noastra se ocupa de Imigratie, sponsorizari, humanitarian & compasionate cases, maple leaf card, refugiati, divorturi, small claim court landlord and tenant, real estate closing, insurance claim, bankrupcy, testamente si power of attorney, consultanta, invitatii, legalizari, procuri, traduceri
Inainte de a decide sunati-ne, oferim preturi competitive
Oportunitate noua de a emigra in Canada prin 
PROVINCIAL NOMINEE
PROGRAM
(905) 737-9747

Washington - Cercetători americani de la MIT CSAIL (Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory) au conceput un sistem de inteligenţă artificială (AI) capabil să genereze o imagine digitală a unei persoane doar īn funcţie de vocea acesteia, ascultānd o scurtă īnregistrare audio cu respectiva persoană, informează LiveScience care citează un studiu publicat la sfārşitul lunii trecute īn jurnalul arXiv şi nu au fost īncă evaluate īn sistemul peer-review.
Denumit Speech2Face, acest sistem este o reţea neuronală - un computer care gāndeşte īntr-un mod similar cu un creier uman - şi a fost 'antrenat' de oamenii de ştiinţă folosind milioane de clipuri video educaţionale de pe internet īn care vorbesc peste 100.000 de oameni diferiţi.
Pornind de la această bază de date, Speech2Face a īnvăţat să facă asociaţii īntre timbrul vocii şi anumite trăsături ale feţei. Apoi sistemul AI a fost folosit pentru a genera faţa care corespunde unei anumite īnregistrări audio.
Deocamdată sistemul AI nu ştie cu exactitate cum arată un individ pornind doar de la sunetul vocii acestuia, īnsă reţeaua neuronală recunoaşte anumite caracteristici ale vocii care definesc īn principal genul, vārsta şi etnia, elemente generale pentru mari categorii de oameni, conform autorilor sistemului.
'Astfel, acest model va produce chipuri care arată generic. El nu va produce imagini ale anumitor indivizi', notează oamenii de ştiinţă.
Chipurile generate de Speech2Face privesc drept īnainte şi au expresii neutre. Ele nu corespund exact persoanelor ale căror voci au fost analizate īn cadrul studiului. Cu toate acestea, sistemul identifică de obicei īn mod curent categoria de vārstă a subiectului a cărui voce a analizat-o, etnia şi genul său.
Confruntat cu variaţii de limbă, sistemul AI a fost īnsă uşor de păcălit. Spre exemplu, cānd a ascultat o persoană asiatică vorbind īn chineză, sistemul a generat figura unui asiatic. Īnsă atunci cānd aceeaşi persoană a vorbit īn engleză, sistemul a fost păcălit şi a generat imaginea unei persoane caucaziene.
De asemenea, sistemul şi-a demonstrat limitele şi īn ceea ce priveşte interpretarea genului persoanei īn funcţie de tonalităţile vocii. Astfel, AI-ul a asociat vocile mai groase, mai grave, cu subiecţi de sex masculin şi vocile mai subţiri, cu tonalităţi mai ridicate cu subiecţi de genul feminin, asociere care nu este de fiecare dată corectă.
Conform cercetătorilor, aceste limitări sunt legate de faptul că baza de date folosită pentru pregătirea sistemului provine doar din clipurile video educative de pe YouTube şi nu este reprezentativă la nivelul īntregii populaţii umane.AGERPRES/(AS - editor: Codruţ Bălu)