Profesor MIT Paris Smaragdis tworzy systemy, kt\u00f3re potrafi\u0105 bardziej inteligentnie analizowa\u0107 d\u017awi\u0119k \u2013 od rozr\u00f3\u017cniania g\u0142os\u00f3w w nagraniach z ha\u0142asem po pomaganie maszynom w zrozumieniu tego, co dzieje si\u0119 na nagraniu. Jak podaje profil MIT, jego praca ma na celu udoskonalenie sztucznej percepcji poprzez nauczanie komputer\u00f3w nie tylko przetwarzania d\u017awi\u0119ku, ale tak\u017ce jego s\u0142yszenia i interpretowania.<\/p>\n
Smaragdis, kt\u00f3ry do\u0142\u0105czy\u0142 do MIT w 2025 roku, opisuje swoje badania jako audio-odpowiednik widzenia komputerowego. Jego zesp\u00f3\u0142 zajmuje si\u0119 uczeniem maszynowym w zakresie separacji \u017ar\u00f3de\u0142 d\u017awi\u0119ku, inteligentnymi urz\u0105dzeniami, kt\u00f3re mog\u0105 wzbogaca\u0107 ludzkie otoczenie d\u017awi\u0119kowe, oraz narz\u0119dziami do analizy i tworzenia muzyki. W artykule czytamy, \u017ce d\u0142ugoterminowym celem nie jest zast\u0105pienie muzyk\u00f3w, ale zapewnienie im lepszych narz\u0119dzi oraz zwi\u0119kszenie u\u017cyteczno\u015bci system\u00f3w audio w rzeczywistych warunkach.<\/p>\n
W profilu tym przedstawiono jego muzyczn\u0105 przesz\u0142o\u015b\u0107 w Grecji, studia w Berklee College of Music, a tak\u017ce p\u00f3\u017aniejsze badania prowadzone w MIT Media Lab. Zwraca si\u0119 w nim r\u00f3wnie\u017c uwag\u0119, \u017ce jego prace znalaz\u0142y ju\u017c wcze\u015bniej praktyczne zastosowanie, m.in. w systemach audio stosowanych w urz\u0105dzeniach oraz w pracach nad miniserialem dokumentalnym z 2021 roku The Beatles: Get Back<\/em>, co pomog\u0142o ekipie zdoby\u0107 nagrod\u0119 Emmy za monta\u017c d\u017awi\u0119ku w 2022 roku.<\/p>\n Jak wynika z artyku\u0142u opublikowanego przez MIT, obecny zesp\u00f3\u0142 Smaragdisa zajmuje si\u0119 dwoma szerokimi obszarami: ulepszaniem komputer\u00f3w jako narz\u0119dzi dla muzyk\u00f3w oraz opracowywaniem nowych metod przetwarzania d\u017awi\u0119ku dla naukowc\u00f3w i artyst\u00f3w. Jak twierdzi, zesp\u00f3\u0142 bada r\u00f3wnie\u017c sposoby wykorzystania du\u017cych modeli j\u0119zykowych w rozpoznawaniu mowy i poprawianiu jako\u015bci d\u017awi\u0119ku, cho\u0107 dodaje, \u017ce sztuczna inteligencja nie odnalaz\u0142a jeszcze idealnej roli w dziedzinie d\u017awi\u0119ku i muzyki.<\/p>\n Dla firm zajmuj\u0105cych si\u0119 tworzeniem produkt\u00f3w audio jest to przypomnienie, \u017ce przydatna sztuczna inteligencja cz\u0119sto zaczyna si\u0119 od w\u0105skiego, konkretnego problemu: oddzielania \u017ar\u00f3de\u0142 d\u017awi\u0119ku, oczyszczania nagra\u0144 lub wykrywania zdarze\u0144 w ha\u0142a\u015bliwym otoczeniu. Zespo\u0142y dzia\u0142aj\u0105ce w bran\u017cach medi\u00f3w, produkcji, telekomunikacji czy inteligentnych urz\u0105dze\u0144 mog\u0105 przekona\u0107 si\u0119, \u017ce sztuczna inteligencja w dziedzinie audio mo\u017ce wnie\u015b\u0107 warto\u015b\u0107 dodan\u0105, zanim jeszcze stanie si\u0119 funkcj\u0105 skierowan\u0105 do konsument\u00f3w.<\/p>\nCzym obecnie zajmuje si\u0119 jego laboratorium<\/h2>\n
\n