شنود الکترونیک
اطلاعات سیگنال و اندازه‌گیری و هوش امضا (MASINT) نزدیک و گاهی گیج‌کننده است. [۲۴] سیگنال‌های هوش مصنوعی ارتباطات و اطلاعات الکترونیکی بر اطلاعاتی که در آن سیگنال‌ها به خود می‌گیرند، تمرکز می‌کنند، همان‌طور که COMINT تشخیص گفتار در یک ارتباط صوتی یا ELINT اندازه‌گیری فرکانس، نرخ تکرار پالس و سایر ویژگی‌های یک رادار است.
توانایی شنیداری رایانه
از آنجا که سیگنال‌های صوتی توسط سیستم گوش-مغز انسان تفسیر می شوند ، بنابراین مکانیسم پیچیده ادراکی باید به نوعی در نرم‌افزار تحت عنوان "گوش دادن به ماشین" شبیه سازی شود. به عبارت دیگر ، برای عملکرد معادل و هم‌سطح با انسان ، رایانه باید محتوای صوتی را همانطور که انسان می‌شنود، بشنود و درک کند. تجزیه و تحلیل صوتی به طور دقیق شامل ترکیب کردن چندین موضوع است: مهندسی برق (تجزیه و تحلیل طیف صوتی ، فیلتر کردن و تبدیل صدا). هوش‌مصنوعی (یادگیری ماشین و دسته‌بندی صدا)؛ روان آکوستیک (درک کردن صدا) ؛ علوم شناختی (علوم اعصاب و هوش‌مصنوعی) ؛ آکوستیک (فیزیک تولید صدا) ؛ و موسیقی (هارمونی ، ریتم ، و تنبور). علاوه بر این، تغییرات صوتی مانند تغییر گام، طولانی‌تر شدن از لحاظ زمانی و فیلتر کردن صوتی اشیا، نیز باید از نظر موسیقیایی و ادراک معنی‌دار باشند. برای نتایج بهتر، این تحولات نیاز به درک ادراکی‌ای از مدلهای طیفی ، استخراج ویژگیهای سطح بالا و عمیق و تحلیل / سنتز صدا دارد. درنهایت، برای ساختاردهی و کدگذاری محتوای یک فایل صوتی (صدا و فراداده) می‌توان از روش‌های فشرده سازی کارآمد بهره ببرد ، که اطلاعات نامفهوم و غیر قابل شنیدن در صدا را دور می‌اندازد. مدلهای محاسباتی موسیقی و درک صدا و شناخت آن می توانند منجر به نمایش معنادارتر ، تغییرات دیجیتالی بصری و تولید صدا و موسیقی در رابط های موسیقی انسان-ماشین شوند.