Tra i corsi gratuiti di Com2 per l’anno 2023 troverete due percorsi di Alta Formazione specialistica, riguardanti il settore della Fonica. Intanto ecco il primo dei due corsi.
Il secondo lo pubblicheremo nelle prossime settimane.
All’interno di questi corsi finanziati dalla regione Emilia Romagna, troverai anche l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Vediamo dunque come sta cambiando il panorama professionale e strumentale in questo settore l’avvento di questa novità. Negli ultimi anni, gli investimenti e la ricerca informatica hanno virato verso l’intelligenza artificiale e la realtà aumentata.
L’obiettivo, nella tendenza cavalcata dalle aziende, è quello di creare strumenti che non solo siano utili ad un determinato scopo, ma che “collaborino” attivamente per raggiungere quello scopo.
Cosa c’entra tutto ciò con il sound design?
Nel campo del sound design, ci si concentra su tools sempre più avanzati per processare i segnali audio, cominciando così a mettere sul mercato algoritmi che intervengono sul suono e che sono in grado di comprendere quali parti della campita sonora sono utili e quali no.
Dunque, questi algoritmi sono in grado di scegliere autonomamente in maniera simile al comportamento della persona che fa abitualmente questo lavoro. Questo succede perché il software è capace di prevedere in autonomia quale suono sincronizzare ad un video muto, ne analizza sia il movimento, decidendo l’esatto momento temporale in cui far partire l’evento sonoro e riesce a capire il tipo di materiale ripreso in scena sintetizzando così il suono adatto.
L’algoritmo in effetti si basa su un database costituito da quasi 1000 filmati e da 46000 effetti sonori.
Lo studio di Eduardo Reck Miranda del 1995, si pone l’obiettivo di creare un’algoritmo capace di rivoluzionare il modo di fare sintesi sonora. Egli infatti ipotizza un sistema, chiamato ARTIST (Artificial intelligente sound tool), in cui l’utente può letteralmente dialogare con la macchina. La parte interessante del sistema è il fatto che, per come è concepito l’algoritmo, impara dalle richieste dell’utente e nel tempo genera dei comportamenti arbitrari suggerendo all’utente soluzioni basate sull’esperienza fatta.
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Miranda facilita la costruzione di un libretto di istruzioni in grado di valutare se un sistema può essere considerato intelligente.
Come si fa a capire a quali esigenze un sistema del genere debba rispondere?
- Deve poter essere configurato dall’utente.
- Deve rispondere in maniera intuitiva alle richieste dell’utente.
- Deve proporre soluzioni di sintesi alternative.
- Deve essere un sistema con un certo grado di indeterminazione.
- Deve imparare.
Nel frattempo, nelle ricerche in cui si prova ad insegnare ai software ad ascoltare, isolare e addirittura riconoscere il valore semantico del suono si fanno passi da gigante.
Come si fa ad orientarsi se si è dei neofiti curiosi?
La tecnologia di cui stiamo parlando prende il nome di apprendimento automatico, ma può essere ulteriormente divisa in tre macro categorie:
- Apprendimento supervisionato: Al computer vengono forniti degli esempi nella forma di possibili input e i rispettivi output desiderati e l’obiettivo è quello di estrarre una regola generale che associ l’input all’output corretto.
- Apprendimento non supervisionato: il computer ha lo scopo di trovare una struttura negli input forniti, senza che gli input vengano etichettati in alcun modo.
- Apprendimento per rinforzo: Il computer interagisce con un ambiente dinamico nel quale cerca di raggiungere un obiettivo (per esempio guidare un veicolo), avendo un insegnante che gli dice solo se ha raggiunto l’obiettivo. Un altro esempio è quello di imparare a giocare un gioco giocando contro un avversario.
Naturalmente, se prendiamo in considerazione tutte le componenti necessarie per lavorare in questo ambito, non possiamo non tenere conto della sfera emotiva, qualcosa che una macchina difficilmente riuscirà a comprendere. Ma nel mezzo tra la macchina e l’emotività c’è una distesa di progresso e curiosità.
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