Zene és szöveg digitális munkakörnyezetben – Jelrendszerek hatékony konverziója = Music and Text in a Digital Environment – Efficient Conversion of Code Systems

Bolya, Mátyás (2025) Zene és szöveg digitális munkakörnyezetben – Jelrendszerek hatékony konverziója = Music and Text in a Digital Environment – Efficient Conversion of Code Systems. In: Oktatási, kutatási és közgyűjteményi infrastruktúrák és tartalmak: digitális transzformáció felsőfokon : NETWORKSHOP 2025 : 34. Országos Informatikai Konferencia : 2025. május 13–15. Széchenyi István Egyetem, Győr. Hungarnet Egyesület, Budapest, pp. 175-183. ISBN 978-615-6792-15-0

Preview

Text 176_fejezet_NETWORKSHOP_2025.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution. Download (377kB) | Preview

Abstract

Bármely digitális munkafolyamat fontos előfeltétele a jó minőségű digitális alapanyag. E folyamatok tervezésénél az egyik legnagyobb kihívás ezen állományok gyors és hatékony létrehozása. Nagy adatbázisok és/vagy munkaigényes adatstruktúrák esetén stratégiai jelentőségű az alapadatok előállításának időtartama és ezzel összefüggésben a végtermék minősége. Az elmúlt években hatalmas fejlődés tapasztalható a digitális szövegek előállítása terén, főként a mesterséges intelligencia térnyerésével. Ezek a technológiák párhuzamba állíthatók egy sokkal szűkebb célcsoport igényeit kiszolgáló adattípussal, a digitális zenei adatok előállításának folyamatával. Hogyan kamatoztathatók a szöveges adatok előállításának tanulságai zenei adatok esetén? Vajon melyek a leggyorsabb beviteli módok? Hangfelismerés, kézírás, közvetlen kódolás? Van-e egyedül üdvözítő út e két jelrendszer hatékony digitális konverziójára? Milyen tényezőket kell figyelembe venni egy projektszemléletű digitális munkakörnyezet kialakítása során? Hogyan tervezhető többlépcsős gyártásfolyamat? Az előadás ezekre a kérdésekre keres választ projektekben szerzett gyakorlati tapasztalatok alapján, a piacon található célszoftverek és hardverek általános elemzésével kiegészítve. | An important part of any digital workflow is good quality digital raw material. One of the biggest challenges in designing these processes is to create these files quickly and efficiently. In the case of large databases and/or labour-intensive data structures, the time required to produce the raw data, and therefore the quality of the final product, is of strategic importance. In recent years, there have been huge advances in the production of digital texts, mainly due to the rise of artificial intelligence. These technologies can be compared to the process of producing digital music data, a type of data that serves a much narrower target group. How can the lessons learned from text data production be applied to music data? What are the fastest methods of input? Voice recognition, handwriting, direct encoding? Is there a single way to digitally convert these two code systems efficiently? What factors should be considered when designing a project-oriented digital workspace? How can a multi-stage production process be designed? The presentation will answer these questions based on practical experience in projects, complemented by a general analysis of the target software and hardware.

Actions (login required)

Edit Item