Çoğu gerçek robotların ses ekibi gibi bir lüksleri yok. Peki robotlara doğru sesi doğru zamanda çıkarmayı nasıl öğreteceğiz. Georgia Tech’in Müzik Teknolojileri Merkezi’nde, Gil Weinberg ve öğrencilerinin robot sesleri üzerinde çok deneyimleri var. Yeni bir derin öğrenme temelli teknik sayesinde robotları Shimi’ye temel insan duygularını anlamasını ve bunlara nasıl sadece müzik kullanarak cevap vermesi gerektiğini öğrettiler.
Başlangıçta müzik çalıp birkaç dans hareketi yapabilmesi için tasarlanan Shimi için insan duygularını anlayabilmesi ve cevap verebilmesi çok daha zor bir görev. Shimi’nin doğru bir şekilde doğaçlama yapabilmesi, doğru ses ve doğru tonu tutturabilmesi için çok miktarda veri ile beslenmesi gerekiyor. Shimi’nin bunları yapabilmesi için Deep Neural Network teknolojisi kullanılıyor ve 15 doğaçlama ses sanatçısının farklı duygu durum değişiklikleri için yaptıkları 10 bin çalışmayı inceliyor. Aynı zamanda 300 bin adet farklı nota çalan enstrüman dosyalarıyla eğitiliyor.
Peki Shimi’nin öğrendiği şeyler tüm yaşlarda ve kültürlerde işe yarayacak mı? Ya da robotun daha etkili olabilmesi için farklı veri setlerine ihtiyacı olacak mı? Gil Weinberg çeşitli kültürlerden gelen veri setleriyle çalışmalarına devam ettiklerini ve bu çalışmalardan müzik ve duygular arasındaki ilişkinin, farklı kültürlerdeki durumları hakkında daha fazla bilgi edinme amacında olduklarını söylüyor.
TRAI Girişim Haritası'ndaki Yapay Zeka Startupları 500'ü Aştı!
Satış Sonrası Süreçlerde Yapay Zeka Dönüşümü Başladı
Yapay zeka ekosisteminde bu hafta iki eğilim aynı anda öne çıktı. Bir tarafta gelişmiş modeller…
Bankacılıkta Tahsilat Operasyonlarında Kurum İçi Sesli Yapay Zeka Dönüşümü
Bordro süreçlerinde en büyük problem genelde hesaplama değil, sürecin kendisidir. Veriler farklı yerlerden toplanır, Excel…
----------------- “Teknoloji sektörünün jargonunda ‘UYUMSUZ’ ifadesi, yapay zeka sistemlerinin insanlar tarafından belirlenmiş hedeflerinden saparak, etik…