टीमों के लिए स्वचालित संगीत पहचान और शोर दमन शुरू हो रहा है

हाइब्रिड काम ही एकमात्र व्यवहार्य समाधान है जिस पर COVID-19 महामारी शुरू होने के बाद दुनिया भर की कंपनियां गिर सकती हैं।

हालांकि वर्तमान वैश्विक स्थिति के कारण कई उद्यम बंद हो गए, लेकिन अधिकांश बचाए रहने और काम करना जारी रखने में कामयाब रहे।

यह कोई आश्चर्य की बात नहीं होगी कि इस कार्य-घर की स्थिति के दौरान कॉन्फ्रेंसिंग और संचार के लिए सबसे बड़े और सबसे लोकप्रिय प्लेटफार्मों में से एक माइक्रोसॉफ्ट की टीम है।

ऐप हर महीने एक या दो बार अपडेट हो जाता है, और रेडमंड टेक जायंट यह सुनिश्चित करने के लिए हर संभव प्रयास कर रहा है कि उपयोगकर्ताओं को उनकी उंगलियों पर उनकी जरूरत की हर चीज मिल जाए।

अब, Microsoft ने इसके कुछ रोल आउट करने की घोषणा की है ऑडियो सुधार, और जबकि वे सभी नए नहीं हैं, उनका निश्चित रूप से स्वागत है।

Microsoft Teams ऐप के लिए नई सुविधा शुरू कर रहा है

Microsoft द्वारा हाल ही में शुरू की गई Teams सुविधाओं में से एक है: उच्च निष्ठा संगीत मोड. नए अतिरिक्त में से एक, जो उच्च-निष्ठा संगीत मोड का लाभ उठाता है, मशीन लर्निंग-आधारित शोर दमन है।

यह मॉडल इनपुट के रूप में गैर-वाक् संकेतों का उपयोग करता है और फिर यह निर्धारित करता है कि उसे उस शोर को दबाना चाहिए या नहीं।

और, अगर यह इनपुट को संगीत के रूप में पहचानता है, जैसे कि वायलिन पाठ के दौरान खेला जा रहा है, तो यह उपयोगकर्ता को सचेत करता है कि उन्हें उच्च-निष्ठा संगीत मोड सक्षम करना चाहिए।

यदि यह एक झूठी सकारात्मकता का पता लगाता है, तो उपयोगकर्ता उस बैनर को आसानी से खारिज कर सकता है। और अगर एमएल मॉडल वास्तव में अवांछित शोर का पता लगाता है जो संगीत नहीं है, तो यह स्वचालित रूप से इसे दबा देगा।

रेडमंड के अधिकारियों का कहना है कि इसने एक प्रशिक्षण सेट पर एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करके इस मॉडल का निर्माण किया जिसमें ध्वनि और संगीत के साथ एक मिलियन ऑडियो क्लिप थे।

प्रशिक्षण सेट में विभिन्न प्रकार के उपयोग-मामलों को पूरा करने के लिए विभिन्न प्रकार के वातावरण और उपकरणों से ध्वनियाँ शामिल थीं।

इसके अलावा, आउटपुट मॉडल का परीक्षण तब 1,000 ऑडियो क्लिप के संग्रह पर किया गया था, जिसमें 81% की सटीकता प्राप्त हुई थी।

Microsoft का दावा है कि उसके मॉडल ने इस क्षेत्र में प्रकाशित सभी शोधों को पीछे छोड़ दिया है, और आप यहां इसका शोध पत्र देख सकते हैं.

एमएल-आधारित शोर दमन अब अधिकांश टीम उपयोगकर्ताओं के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम कर दिया गया है, जबकि आने वाले महीनों में स्वचालित संगीत पहचान को आम तौर पर शुरू किया जाएगा।

आपको क्या लगता है कि तकनीकी दिग्गजों को टीमों के लिए अन्य दिलचस्प विशेषताओं का परीक्षण करना चाहिए? अपने विचार नीचे टिप्पणी अनुभाग में हमारे साथ साझा करें।