סאונד AI 

1. המרת סאונד לפורמט דיגיטלי

השלב הראשוני הוא דיגיטציה של גל הקול:

·        גל קול אנלוגי (תנודות אוויר) נדגם בקצב מוגדר (למשל 44.1kHz) באמצעות מיקרופון.

·        כל דגימה מייצגת משרעת (Amplitude) בזמן מסוים, ויוצרת סדרה מספרית הנקראת גל קול דיגיטלי (Waveform).

2. ייצוג הסאונד: גל קול vs ספקטרוגרמה

·        גל קול (Waveform): מציג את המשרעת לאורך זמן. חסרונם: נדרשת כמות גדולה של נקודות נתונים (עד 96,000 לדקה) לניתוח מדויק5.

·        ספקטרוגרמה (Spectrogram): ייצוג ויזואלי התופס את התדר, העוצמה והזמן. נוצר באמצעות Tranform Fourier קצר-טווח (STFT) המפרק את האות לרכיבי תדר4.

·        יתרונו: חושף דפוסים כמו טונים, הרמוניות ושינויים זמניים, ומצריך פחות כוח חישוב5.

3. חילוץ מאפיינים (Feature Extraction)

מאפיינים מרכזיים הנחוצים ל-AI לזיהוי דפוסים:

·        מקדמים ספקטרליים (MFCCs - Mel-Frequency Cepstral Coefficients): מדמים את תפיסת התדר האנושית, אידיאליים לזיהוי דיבור או כלים מוזיקליים25.

·        מאפייני ספקטרום: כמו ספקטרום מרכזי (ממוצע תדרים) או רוחב פס (פיזור אנרגיה בתדרים)2.

·        מאפיינים זמניים: למשל, קצב שינוי העוצמה לאורך זמן.

4. ארכיטקטורות מודלים לעיבוד סאונד

·        רשתות קונבולוציה (CNNs): אופטימליות לניתוח ספקטרוגרמות. מזהה דפוסים מקומיים (למשל: הבדל בין נביחת כלב לציוץ ציפור)25.

·        רשתות רקורנטיות (RNNs/LSTMs): מנתחות רצפים זמניים, כמו דיבור או מוזיקה. משמרות "זיכרון" של הקשר קודם3.

·        מודלים גנרטיביים:

·        VAEs (Variational Autoencoders): מייצרים סאונד חדש על ידי דחיסת הקלט למרחב סמוי ושחזורו5.

·        מודלי Diffusion: מוסיפים רעש לקול מקורי, ולומדים להסירו כדי ליצור סאונד חדש.

5. כיצד AI "מבין" סאונד?

ה"הבנה" מתבססת על זיהוי דפוסים סטטיסטיים:

·        אימון (Training): המודל נחשף לאלפי דוגמאות מסומנות (למשל: הקלטות של "חתול" עם תווית).

·        סיווג (Inference): בהפעלה, המודל משווה מאפייני קול חדשים לדפוסים שלמד.

·        אם ספקטרוגרמה מכילה שיאי תדר ב-1,200Hz ו-2,500Hz (אופייני למילה "חתול"), המודל יסמן אותה כ"חתול"4.

·        הקשר (Context): מודלים מתקדמים כמו RNNs לומדים תלות ברצף (למשל: "בוא" אחרי "שלום" מעיד על שאלה).

דוגמאות יישומיות

·        זיהוי דיבור: DeepSpeech (Mozilla) משתמש ב-RNNs לתרגום דיבור לטקסט עם דיוק של 95%+1.

·        אבחון רפואי: CNNs מנתחים קולות נשימה כדי לזהות אסטמה או דלקת ריאות23.

·        יצירת מוזיקה: OpenAI's Jukebox מייצר מוזיקה חדשה על ידי חיקוי סגנון אומן, באמצעות VAEs1.

אתגרים מרכזיים

·        רעש רקע: דורש פילטור מורכב (למשל: ניתוח תדרים כדי לבודד דיבור מרעש).

·        הכללה (Generalization): מודל שמאומן על דוברי אנגלית עשוי להיכשל בזיהוי מבטא הודי.

·        עיבוד בזמן אמת: דורש אופטימיזציה לחומרה מוגבלת (למשל: טלפונים).

סיכום

AI מעבד סאונד על ידי דיגיטציה, חילוץ מאפיינים, והפעלת מודלים סטטיסטיים ללמידת דפוסים. ה"הבנה" אינה אינטואיטיבית כמו אצל אדם, אלא מבוססת על התאמה בין דפוסי קול לתוצאות ידועות. התחום מתקדם במהירות, עם יישומים מדיבור לרפואה, ומהווה צומת מפתח בעתיד האודיו הדיגיטלי145.