टिम्बर, रेंज और पैटर्न से वोकल बायोमेट्रिक्स। क्रेडिट सत्यापन या प्रतिरूपण पकड़ने के लिए।
AI हर रिकॉर्डिंग में आवाज़ सुनता है, बैकग्राउंड म्यूज़िक को नज़रअंदाज़ करता है, और तुलना करता है कि दोनों आवाज़ें कैसी सुनाई देती हैं, जैसे उनका टोन, पिच रेंज और गाने या बोलने का तरीका। आपको 0 से 100% तक का समानता स्कोर और एक छोटी लिखित व्याख्या मिलती है। यह AI का आकलन है कि आवाज़ें कितनी मिलती जुलती लगती हैं, कोई बायोमेट्रिक फिंगरप्रिंट नहीं।
हाँ, लेकिन बड़े अंतर इसे मुश्किल बना देते हैं। स्टूडियो वोकल और फ़ोन का वॉइस नोट, भारी इफ़ेक्ट्स या तेज़ म्यूज़िक, ये सब आवाज़ की ध्वनि बदल सकते हैं और नतीजे को धुंधला कर सकते हैं। सबसे साफ़ नतीजे के लिए ऐसी दो रिकॉर्डिंग्स लें जिनमें आवाज़ अच्छी तरह सुनाई दे। अगर म्यूज़िक तेज़ है, तो पहले वोकैल रिमूवर से वोकल अलग कर सकते हैं।
कोई तय सीमा नहीं है। आपको 0 से 100% तक का समानता स्कोर और एक लिखित व्याख्या मिलती है कि क्या मिलता जुलता लगता है और क्या अलग है। ऊँचे स्कोर का मतलब है आवाज़ें बहुत मिलती जुलती लगती हैं और कम स्कोर का मतलब है अलग लगती हैं, लेकिन स्कोर को व्याख्या के साथ पढ़ें। यह AI का अनुमान है, इस बात का सबूत नहीं कि दोनों रिकॉर्डिंग्स एक ही व्यक्ति की हैं।
वॉयस मैचिंग बायोमेट्रिक विश्लेषण का एक रूप है। आपको केवल उन लोगों की रिकॉर्डिंग का विश्लेषण करना चाहिए जिनके लिए आपके पास एक वैध उद्देश्य है — जैसे कि अपने स्वयं के वोकल प्रदर्शन को सत्यापित करना, क्रेडिट किए गए सेशन वर्क को प्रमाणित करना, या अधिकृत फॉरेंसिक जांच करना। सहमति के बिना व्यक्तियों को ट्रैक या पहचानने के लिए वॉयस मैचिंग तकनीक का दुरुपयोग विभिन्न न्यायक्षेत्रों में गोपनीयता कानूनों को शामिल कर सकता है।