I et spennende gjennombrudd har forskere avdekket en ny dyp læring-modell som har potensial til å vesentlig forbedre lydkvaliteten i virkelige scenarier. Ved å utnytte kraften i menneskelig persepsjon, overgår modellen tradisjonelle tilnærminger ved å inkorporere subjektive vurderinger av lydkvalitet.
Tradisjonelle metoder for å redusere bakgrunnsstøy har stolt på AI-algoritmer for å fjerne støy fra ønskede signaler. Imidlertid samsvarer ikke alltid disse objektive teknikkene med lytternes vurdering av hva som gjør tale lett å forstå. Her kommer den nye modellen inn. Ved å bruke persepsjon som et treningsverktøy kan modellen effektivt fjerne uønskede lyder og forbedre talekvaliteten.
Studien, publisert i tidsskriftet IEEE Xplore, fokuserte på å forbedre monaural taleforbedring – tale som kommer fra en enkelt lydkanal. Forskerne trente modellen på to datasett som inkluderte opptak av folk som snakket, hvor noen av opptakene var forstyrret av bakgrunnsstøy. Lytterne vurderte deretter talekvaliteten til hvert opptak på en skala fra 1 til 100.
Det som skiller denne studien fra andre, er dens avhengighet av lydkvalitetens subjektive natur. Ved å inkorporere menneskelige vurderinger av lyd, benytter modellen seg av tilleggsinformasjon for å bedre fjerne støy. Forskerne brukte en felles læremetode som kombinerer et spesialisert språkmodul for taleforbedring med en prediksjonsmodell som kan estimere det gjennomsnittlige meningspoeng som lyttere ville gitt til et støyende signal.
Resultatene var bemerkelsesverdige. Den nye tilnærmingen overgikk konsekvent andre modeller, målt ved objektive metrikker som perseptuell kvalitet, forståelighet og menneskelige vurderinger. Dette gjennombruddet har betydelige implikasjoner for å forbedre høreapparater, talegjenkjenningsprogrammer, høyttalerverifiseringsapplikasjoner og handsfree kommunikasjonssystemer.
Imidlertid er det utfordringer når det gjelder å bruke menneskelig persepsjon av lydkvalitet. Vurdering av støyende lyd er svært subjektiv og avhenger av enkeltpersoners høreevner og erfaringer. Faktorer som høreapparater eller cochleaimplantater kan også påvirke en persons oppfatning av lydmiljøet sitt. Til tross for disse utfordringene er forskerne fast bestemt på å finjustere modellen sin ved å inkorporere menneskers subjektive vurderinger for å håndtere enda mer komplekse lydsystemer og imøtekomme forventningene til brukerne.
I fremtiden ser forskerne for seg en verden der teknologi, på samme måte som forstørret virkelighet for bilder, vil forbedre lyd i sanntid for å forbedre den generelle lytteopplevelsen. Ved fortsatt å involvere menneskelig persepsjon i maskinlæring og kunstig intelligensprosessen kan feltet gå enda lenger og legge grunnlaget for banebrytende innovasjoner innen lydforbedring.
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
1. Hva er gjennombruddet i forbedring av lydkvalitet som beskrives i artikkelen?
Forskerne har utviklet en ny dyp læring-modell som inkorporerer subjektive vurderinger av lydkvalitet for å effektivt fjerne uønskede lyder og forbedre talekvaliteten.
2. Hvordan har tradisjonelle metoder for å redusere bakgrunnsstøy fungert?
Tradisjonelle metoder har stolt på AI-algoritmer for å fjerne støy fra ønskede signaler, men de samsvarer ikke alltid med lytternes vurdering av hva som gjør tale lett å forstå.
3. Hvilken type taleforbedring fokuserte studien på?
Studien fokuserte på å forbedre monaural taleforbedring, som refererer til tale som kommer fra en enkelt lydkanal.
4. Hvilke datasett ble brukt til å trene modellen?
Forskerne trente modellen på to datasett som inkluderte opptak av folk som snakket, hvor noen av opptakene ble forstyrret av bakgrunnsstøy.
5. Hvordan inkorporerte forskerne menneskelige vurderinger av lyd i modellen?
De brukte en felles læremetode som kombinerte et spesialisert språkmodul for taleforbedring med en prediksjonsmodell som estimerte gjennomsnittlig meningspoeng som lyttere ville gitt til et støyende signal.
6. Hvordan sammenlignet den nye tilnærmingen seg med andre modeller?
Den nye tilnærmingen presterte jevnt bedre enn andre modeller i objektive metrikker som perseptuell kvalitet, forståelighet og menneskelige vurderinger.
7. Hva er implikasjonene av dette gjennombruddet?
Dette gjennombruddet har implikasjoner for å forbedre høreapparater, talegjenkjenningsprogrammer, høyttalerverifiseringsapplikasjoner og handsfree kommunikasjonssystemer.
8. Hva er utfordringene knyttet til bruk av menneskelig persepsjon av lydkvalitet?
Vurdering av støyende lyd er svært subjektiv og avhenger av enkeltpersoners høreevner og erfaringer. Faktorer som høreapparater eller cochleaimplantater kan også påvirke en persons oppfatning av lydmiljøet.
9. Hvordan planlegger forskerne å håndtere disse utfordringene?
Forskerne har som mål å finjustere modellen ved å inkorporere menneskers subjektive vurderinger for å håndtere enda mer komplekse lydsystemer og møte brukernes forventninger.
10. Hva er forskernes fremtidsvisjon innen dette feltet?
Forskerne forestiller seg en fremtid der teknologi vil forbedre lyd i sanntid, på samme måte som forstørret virkelighet for bilder, for å forbedre den generelle lytteopplevelsen. Ved å involvere menneskelig persepsjon i maskinlæring og kunstig intelligensprosessen kan feltet gå enda videre og legge grunnlaget for banebrytende innovasjoner innen lydforbedring.
Definisjoner:
– Dyp læring-modell: En type AI-modell som bruker flere lag med kunstige nevrale nettverk for å lære og gjøre prediksjoner.
– Subjektive vurderinger: Vurderinger eller vurderinger basert på personlige meninger eller erfaringer i motsetning til objektive fakta.
– Monaural taleforbedring: Forbedring av kvaliteten på tale som kommer fra en enkelt lydkanal.
– AI-algoritmer: Datamaskinalgoritmer som bruker kunstig intelligens-teknikker for å utføre spesifikke oppgaver eller løse problemer.
– Gjennomsnittlig meningspoeng: En måling brukt til å vurdere den generelle kvaliteten på lyd- eller videosignaler, vanligvis oppnådd gjennom subjektive vurderinger.
Foreslåtte relevante lenker:
IEEE – Det offisielle nettstedet til Institute of Electrical and Electronics Engineers, der tidsskriftet IEEE Xplore, som publiserte studien, er tilgjengelig.
National Institute on Deafness and Other Communication Disorders (NIDCD) – En pålitelig kilde for informasjon om hørselshelse og relaterte fremskritt.
The source of the article is from the blog foodnext.nl