데이터를 검색 및 저장을위한 도구의 대부분은 효과가 있지만, 정확한, 그것은 오디오에 관해서, 정확성이나 용이성 그런 수준은 아직 구체적인 정보를 검색하기위한 목적으로 존재하지 않습니다. 오디오를 검색 세 가지 방법은 현재 없습니다: 음성 검색, 손으로 속기, 자동 전사.

음성 검색 기술은 웨이브 패턴을 일치, 또는 음소, 알려진 파도 패턴 라이브러리. 예를 들어, 약어는 "B2B"다음 음소로 표시됩니다: "_B _B _IY _T _UW _IY" (Nexidia에서 위키백과 예제, 음성 인식 시스템에 참여하는 회사). 말하기의 모드에 다양한 변화 감안할 때, 발음, 말투와 방언, 이 방법의 정확성은 낮아요. 그것은 많은 거짓 안타를 생산. 그리고 그것은 섹션 및 관심있는 구문을 식별할 수있는 동안, 그것은 텍스트에 오디오를 녹음하지 않습니다 – 오디오는 다음 말을해야합니다.

오디오의 수동 전송이 있도록 베꼈는데 텍스트가 자동으로 검색할 수 있습니다, 시간이 소요됩니다. 그것은 그들이 듣고 그대로 단어를 입력 리스너에 따라 다릅니다으로, 이 노동 집약적인 작업도 매우 비싼 수 있습니다. 보안 문제가있을 수 있습니다, 오디오는 회사 외부로갑니다 (아니면 나라) 베꼈는데 수.

기계 전사 텍스트 오디오 변환 한 자동화된 수단이다. 그러나 정확하게 문제의 고통. 그것은 알려진 라이브러리로 "듣고"오디오 비교, 또 서로 다른 발음의 문제에 직면, 아니라 기존 라이브러리 측면에서, 그리고 녹음의 선명도. 고품질의 녹음은 인정 속도에 자신을 빌려줄 수 있지만 85% 정도 (거의 비해 때까지 긍정 보이는 숫자 100% 순수 텍스트 검색의 정확성), 음성 메일을 상대할 때는, 로 아래로 낮은 정확도 잠겨 내리고 40%.

민사 절차의 새로운 연방 규칙 (FRCP) 기업이 주요 통신 및 데이터 소스를 식별하는 수단을 필요로. 그 데이터는 저장되어야합니다. 효율성을 위해서, 필요한 스토리지의 최적화 금액 모두, 그리고 식별 및 소송에 대한 생산해야 데이터의 볼륨이 떨어지면서, 정확하게 불필요한 데이터를 확인하실 수 있습니다 또한 중요하다.

동안의 데이터 증가의 보존에 대한 요구 사항, 및 스토리지 비용은 내려가, 오디오가 유지되어야하며 무엇 삭제해야하는지 파악하는 것은 치명타가 될 수 있습니다. 이러한 정보는 디지털이기 때문에, 그것은 그럼에도 불구하고 저장하고 색인을 생성합니다 (또는 사후 검색). 이 기술은 성숙하지 않습니다, 하고 진화합니다. 여기에 번영하는 혁신적인 기업 개방이있을 수 있습니다, 특히 음성에 텍스트 기술 혁신의 일부 종류를 생산할 수있다면. 한편에, 회사는 숙박 어떤 결정에 어려운 문제를 얼굴과 무엇이갑니다.

를 통해 오디오 컴퓨터 법의학 팀이 제시 과제 및 E - 디스커버리 파일을.