U uzbudljivom napretku, istraživači su predstavili novi model dubokog učenja koji ima potencijal da znatno poboljša kvalitetu zvuka u stvarnim scenarijima. Iskorištavanje moći ljudske percepcije, model nadmašuje tradicionalne pristupe integrirajući subjektivne ocjene kvalitete zvuka.
Tradicijske metode smanjivanja pozadinske buke oslanjale su se na AI algoritme radi uklanjanja buke iz željenih signala. Međutim, ove objektivne tehnike se ne slažu uvijek s procjenama slušatelja o tome što čini govor lako razumljivim. Tu ulazi novi model. Korištenjem percepcije kao alata za obuku, model može učinkovito ukloniti neželjene zvukove i poboljšati kvalitetu govora.
Studija, objavljena u časopisu IEEE Xplore, usredotočila se na poboljšanje monofonalne poboljšave govora – govora koji dolazi iz jednog audio kanala. Istraživači su model trenirali na dvije skupine podataka koje su uključivale snimke ljudi koji razgovaraju, od kojih su neke bile zamućene pozadinskom bukom. Zatim su slušatelji ocijenili kvalitetu govora svakog snimka na ljestvici od 1 do 100.
Ono što ovu studiju izdvaja od drugih je njegova oslanjanje na subjektivnu prirodu kvalitete zvuka. Uključivanjem ljudskih prosudbi zvuka, model koristi dodatne informacije za bolje uklanjanje buke. Istraživači su primijenili metodu zajedničkog učenja koja kombinira poseban modul jezika za poboljšanje govora s modelom predviđanja koji može procijeniti prosječan ocjenski rezultat koji bi slušatelji dali bučnom signalu.
Rezultati su izvanredni. Novi pristup dosljedno je nadmašio druge modele, što je mjereno objektivnim metrikama poput perceptivne kvalitete, razumljivosti i ljudskih ocjena. Ovaj napredak ima značajne implikacije za poboljšanje slušnih pomagala, programa za prepoznavanje govora, aplikacija za verifikaciju govornika i sustava za besplatnu komunikaciju.
Međutim, postoje izazovi kada je u pitanju korištenje ljudske percepcije kvalitete zvuka. Procjena bučnog zvuka je vrlo subjektivna i ovisi o slušateljevim sposobnostima sluha i iskustvima. Čimbenici poput slušnih pomagala ili kohlearnih implantata također mogu utjecati na percepciju zvuka u okolini. Unatoč tim izazovima, istraživači su odlučni da optimiziraju svoj model inkorporiranjem ljudskih subjektivnih ocjena kako bi se bavili još složenijim audio sustavima i ispunili očekivanja korisnika.
Gledajući unaprijed, istraživači zamišljaju budućnost u kojoj će tehnologije slične proširenoj stvarnosti za slike u stvarnom vremenu pomoći u poboljšanju cjelokupnog slušnog iskustva. Nastavkom uključivanja ljudske percepcije u proces strojnog učenja umjetne inteligencije, područje se može dalje razvijati i otvoriti put za revolucionarne inovacije u poboljšanju zvuka.
Često postavljana pitanja (FAQ)
1. Kakav je napredak u poboljšanju kvalitete zvuka opisan u članku?
Istraživači su razvili novi model dubokog učenja koji integrira subjektivne ocjene kvalitete zvuka kako bi učinkovito uklonio neželjene zvukove i poboljšao kvalitetu govora.
2. Kako su tradicionalne metode smanjivanja pozadinske buke funkcionirale?
Tradicijske metode oslanjale su se na AI algoritme radi uklanjanja buke iz željenih signala, ali se ne slažu uvijek sa procjenama slušatelja o tome što čini govor lako razumljivim.
3. Na koju vrstu poboljšanja govora se usredotočila ova studija?
Studija se usredotočila na poboljšanje monofonalne poboljšave govora, što se odnosi na govor koji dolazi iz jednog audio kanala.
4. Koje su skupine podataka korištene za treniranje modela?
Istraživači su model trenirali na dvije skupine podataka koje su uključivale snimke ljudi koji razgovaraju, od kojih su neke bile zamućene pozadinskom bukom.
5. Kako su istraživači uključili ljudske prosudbe zvuka u model?
Primijenili su metodu zajedničkog učenja koja kombinira poseban modul jezika za poboljšanje govora s modelom predviđanja koji može procijeniti prosječan ocjenski rezultat koji bi slušatelji dali bučnom signalu.
6. Kako se novi pristup uspoređuje s drugim modelima?
Novi pristup dosljedno nadmašuje druge modele u objektivnim metrikama poput perceptivne kvalitete, razumljivosti i ljudskih ocjena.
7. Koji su implikacije ovog napretka?
Ovaj napredak ima implikacije za poboljšanje slušnih pomagala, programa za prepoznavanje govora, aplikacija za verifikaciju govornika i sustava za besplatnu komunikaciju.
8. Koji su izazovi povezani s korištenjem ljudske percepcije kvalitete zvuka?
Procjena bučnog zvuka je vrlo subjektivna i ovisi o slušateljevim sposobnostima sluha i iskustvima. Čimbenici poput slušnih pomagala ili kohlearnih implantata također mogu utjecati na percepciju zvuka u okolini.
9. Kako istraživači planiraju riješiti ove izazove?
Istraživači planiraju doraditi svoj model inkorporiranjem ljudskih subjektivnih ocjena kako bi se bavili još složenijim audio sustavima i ispunili očekivanja korisnika.
10. Kako izgleda budućnost prema viziji istraživača u ovom području?
Istraživači zamišljaju budućnost u kojoj će tehnologije u stvarnom vremenu poboljšavati audio, slično proširenoj stvarnosti za slike, kako bi se poboljšalo cjelokupno slušno iskustvo. Uključivanjem ljudske percepcije u proces strojnog učenja umjetne inteligencije, područje se može dalje razvijati i otvoriti put za revolucionarne inovacije u poboljšanju zvuka.
Definicije:
– Model dubokog učenja: Vrsta AI modela koji koristi više slojeva umjetnih neuronskih mreža za učenje i donošenje predviđanja.
– Subjektivne ocjene: Prosudbe ili ocjene temeljene na osobnim mišljenjima ili iskustvima, a ne na objektivnim činjenicama.
– Monofonalna poboljšava govora: Poboljšanje kvalitete govora koji dolazi iz jednog audio kanala.
– AI algoritmi: Računalni algoritmi koji koriste tehnike umjetne inteligencije za obavljanje određenih zadataka ili rješavanje problema.
– Prosječna ocjena mišljenja: Mjera koja se koristi za procjenu ukupne kvalitete audio ili video signala, obično dobivena putem subjektivnih ocjena.
Predložene povezane veze:
IEEE – Službena web stranica Instituta elektrotehnike i elektronike, na kojoj se može pristupiti časopisu IEEE Xplore, u kojem je objavljena studija.
Nacionalni institut za nagluhost i druge poremećaje komunikacije (NIDCD) – Pouzdan izvor informacija o slušnom zdravlju i povezanim napretcima.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt