(SeaPRwire) – BẮC KINH, Ngày 16 tháng 11 năm 2023 — Công ty WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” hoặc “Công ty”) – Nhà cung cấp công nghệ Hologram Tăng cường Thực tế (AR) toàn cầu hàng đầu, hôm nay thông báo rằng họ đã phát triển một phép tái tạo hologram âm thanh dựa trên học sâu trường sóng không giám sát để khắc phục những hạn chế của các phương pháp tái tạo hologram âm thanh truyền thống và cải thiện hiệu quả và độ chính xác của xử lý dữ liệu âm thanh.
Điểm then chốt của phép tái tạo hologram âm thanh dựa trên học sâu trường sóng không giám sát của WiMi là nó có thể tự động tái tạo hologram của dữ liệu âm thanh mà không cần giám sát hoặc can thiệp của con người. Điểm độc đáo là nó sử dụng cách tiếp cận học không giám sát để học tự động các mẫu và đặc điểm trong dữ liệu trường sóng âm thanh thông qua các thuật toán học sâu. Điều này không chỉ cải thiện đáng kể hiệu quả xử lý dữ liệu âm thanh mà còn cho phép ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chẩn đoán y tế, thử nghiệm vật liệu và kiểm tra không phá hủy.
Thu thập dữ liệu: Trước tiên, dữ liệu âm thanh cần được thu thập, có thể ghi lại sự phản xạ, tán xạ hoặc lan truyền của sóng âm qua các cảm biến. Những dữ liệu này bao gồm thông tin như biên độ, tần số và pha của sóng âm, thường được ghi lại dưới dạng chuỗi thời gian. Những dữ liệu này tạo thành dữ liệu trường sóng âm thanh.
Tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu trường sóng âm thanh thường trải qua một số bước tiền xử lý để loại bỏ nhiễu, điều chỉnh phạm vi biên độ của dữ liệu, v.v. Điều này đảm bảo chất lượng và đồng nhất của dữ liệu.
Mô hình học sâu trường sóng: Đây là phần cốt lõi của công nghệ. Một mô hình học sâu được sử dụng để xử lý dữ liệu trường sóng âm thanh. Mô hình này có thể là mạng nơ-ron tích chập (CNN) hoặc cấu trúc mạng nơ-ron khác phù hợp với việc xử lý dữ liệu trường sóng.
Học không giám sát: Điểm then chốt là sử dụng phương pháp học không giám sát. Không giống như học giám sát truyền thống, học không giám sát không yêu cầu dữ liệu có nhãn để hướng dẫn quá trình huấn luyện mô hình. Chính dữ liệu trường sóng âm thanh chứa đựng rất nhiều thông tin mà mô hình chỉ cần học.
Học các đặc trưng: Mô hình học sâu dần dần học được các đặc trưng và mẫu trong dữ liệu bằng cách biến đổi dữ liệu trường sóng âm thanh. Những đặc trưng này có thể bao gồm tần số, bước sóng, pha, biên độ của sóng âm. Mô hình tự động nhận ra những đặc trưng quan trọng nhất để tái tạo hologram âm thanh.
Tái tạo hologram âm thanh: Khi mô hình đã học được đủ các đặc trưng và mẫu, nó có thể sử dụng thông tin này để tạo ra hologram âm thanh. Hologram âm thanh là biểu diễn hình ảnh của cách sóng âm tương tác và lan truyền vào các vật thể hoặc môi trường khác nhau. Quá trình này có thể xem là quá trình giảm thông tin của sóng âm từ dữ liệu nguyên bản.
Tối ưu hóa và điều chỉnh mô hình: Trong quá trình huấn luyện, mô hình có thể cần được tối ưu hóa và điều chỉnh để đảm bảo rằng hologram âm thanh được tạo ra có chất lượng và độ chính xác cao. Điều này có thể yêu cầu sử dụng các thuật toán lan truyền ngược và hàm mất mát để điều chỉnh các tham số mô hình.
Phép tái tạo hologram âm thanh dựa trên học sâu trường sóng không giám sát của WiMi sử dụng mô hình học sâu để học tự động các mẫu và đặc trưng trong dữ liệu trường sóng âm thanh, sau đó sử dụng thông tin này để tạo ra hologram âm thanh. Do áp dụng học không giám sát, nó có thể áp dụng cho nhiều loại dữ liệu âm thanh khác nhau mà không cần lượng lớn dữ liệu đã nhãn. Cách tiếp cận này dự kiến sẽ cải thiện hiệu quả và độ chính xác của phép tái tạo hologram âm thanh, mang lại phương pháp xử lý dữ liệu âm thanh hiệu quả, chính xác và sáng tạo hơn trên nhiều ngành công nghiệp, hứa hẹn thúc đẩy đổi mới khoa học và công nghệ, cải thiện chẩn đoán y tế, nâng cao chất lượng sản xuất công nghiệp, thúc đẩy nghiên cứu khoa học và mở ra nhiều cơ hội ứng dụng tiềm năng như thăm dò tài nguyên.
Phép tái tạo hologram âm thanh đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu khoa học để khám phá tính chất vật liệu, chẩn đoán y tế và thăm dò địa chất. Việc phát triển công nghệ này sẽ đẩy mạnh biên giới của nghiên cứu khoa học và giúp giải quyết các vấn đề phức tạp. Trong lĩnh vực y tế, công nghệ có thể cải thiện hình ảnh siêu âm y tế, tăng độ chính xác chẩn đoán bệnh và giúp bác sĩ hiểu rõ hơn tình trạng bệnh nhân. Điều này quan trọng để cải thiện sức khỏe bệnh nhân và chất lượng chăm sóc sức khỏe. Trong lĩnh vực kỹ thuật và sản xuất, phép tái tạo hologram âm thanh có thể được sử dụng để phát hiện khuyết tật trong vật liệu và cấu trúc, cải thiện kiểm soát chất lượng trên dây chuyền sản xuất và giảm thiểu thiệt hại và chi phí bảo trì. Trong lĩnh vực thăm dò địa chất, công nghệ có thể giúp khám phá nguồn tài nguyên dưới lòng đất, nâng cao hiệu quả khảo sát và giảm lãng phí tài nguyên. Công nghệ này đại diện cho xu hướng tự động hóa và trí tuệ trong tương lai.
Về WiMi Hologram Cloud
WiMi Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) là nhà cung cấp giải pháp kỹ thuật toàn diện tập trung vào lĩnh vực chuyên nghiệp bao gồm phần mềm HUD hologram tăng cường thực tế cho ô tô, LiDAR xung hologram 3D, thiết bị trường quang hologram mang đầu, bán dẫn hologram, phần mềm điện toán đám mây hologram, hướng dẫn định vị ô tô hologram và những ngành khác. Các dịch vụ và công nghệ AR hologram của họ bao gồm ứng dụng AR hologram cho ô tô, công nghệ LiDAR xung hologram 3D, công nghệ bán dẫn tầm nhìn hologram, phát triển phần mềm hologram, công nghệ quảng cáo AR hologram, công nghệ giải trí AR hologram, thanh toán ARSDK hologram, giao tiếp hologram tương tác và các công nghệ AR hologram khác.
Tuyên bố an toàn hàng hải
Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.
Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày
SeaPRwire cung cấp dịch vụ phân phối thông cáo báo chí cho khách hàng toàn cầu bằng nhiều ngôn ngữ(Hong Kong: AsiaExcite, TIHongKong; Singapore: SingdaoTimes, SingaporeEra, AsiaEase; Thailand: THNewson, THNewswire; Indonesia: IDNewsZone, LiveBerita; Philippines: PHTune, PHHit, PHBizNews; Malaysia: DataDurian, PressMalaysia; Vietnam: VNWindow, PressVN; Arab: DubaiLite, HunaTimes; Taiwan: EAStory, TaiwanPR; Germany: NachMedia, dePresseNow)
Bản tin này chứa “tuyên bố tương lai” trong Đạo luật Cải cách Kiện cáo Chứng khoán Tư nhân năm 1995. Những tuyên bố tương lai này có thể nhận dạng được bằng cách sử dụng ngôn ngữ như “sẽ”, “dự ki