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La extracción de información sonora en archivos de audio tiene aplicaciones en la detección y clasificación de segmentos musicales, timbres y biometría y la aparición de anomalías en una pista de audio.
Los análisis de espectrogramas con redes neuronales permiten trascender el clásico análisis de cintas basado en transcripciones a texto y extraer matices que pueden ayudar a detectar información interesante en el archivo de audio.
Una empresa líder en el análisis de información publicitaria en medios online y offline tiene un amplio equipo humano escuchando grabaciones de radio para detectar menciones publicitarias.
Una herramienta de análisis semiautomático asiste el proceso con una precisión cercana al 80%, insuficiente para liberar trabajo humano de verificación y extracción.
La herramienta de análisis de espectrogramas de Foqum obtuvo precisiones en la detección de segmentos de interés superiores al 87% con un conjunto de entrenamiento inferior al 5% de la BBDD completa de la compañía, incluyendo menciones publicitarias en diferentes idiomas.
La escalabilidad de la herramienta al uso de todos los canales y horas de grabaciones cuenta con precisiones superiores al 90% y favorece la eficiencia de los equipos humanos de clasificación y extracción.
y recuerda lo que no se mide no se puede mejorar.
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