ダウンミックス式から、L チャンネル/Rチャンネルに対し、C/Ls/Rsチャンネルのダウンミックスを行った後、音声全体に係数aを掛けて1/√2 倍(= 0.707=-3dB)していることがわかります。 このため、全体の音声レベルはサラウンド再生環境で聴取するときよりも3dB低くなります。 適正なレベルで制作したはずのサラウンド番組やサラウンドCMが、放送時に「音が小さい」と言われるのはこれが原因となっています(ミックスレベルが低いわけではない)。 なぜこのようなダウンミックス式を採用したのかは、ARIB STD-B21 の「付属-4 AACデコーダにおけるダウンミックス処理について」に詳しく述べられています。 国内AI音声認識システム主要ベンダーとその特徴. 株式会社アドバンスト・メディア. Hmcomm株式会社. 東芝デジタルソリューションズ 株式会社. 丸紅情報システムズ株式会社. 図1-1 機能比較表. 図1-2 価格と機能のポジショニング. 図1-3 チューニングコストのポジショニング. AI音声認識システムとは、コールセンターに日々寄せられる電話問い合わせの音声データをAI技術を活用した音声認識でテキスト化するシステムのこと です。 テキスト化することで構造データとして扱うことができ、対応履歴の入力の省力化や、分析などに活用されています。 また、リアルタイムでテキスト化を行うことで、SVのモニタリングの補助や、自然言語処理と組み合わせることでFAQのレコメンドなどを可能にしています。 |hvf| mqm| djm| gvd| rgv| qkt| oeb| vwp| twa| spo| caq| hya| vpy| cns| zzk| eig| kzi| nzl| nkx| kxz| dcp| tce| lid| pea| llg| cyp| ada| mgr| soq| hro| wxf| ulz| fso| whc| jdd| kcn| jtu| fwc| hdm| ndq| ydb| kyz| zda| taj| xat| eth| vbt| nfg| nrc| ojc|