Garsusiojo garso valdymo patobulinimas naudojant dirbtinį intelektą
Technologiniame proveržyje Vašingtono universiteto tyrėjai, vadovaujami docento Šiamo Gollakotos, sukūrė novatorišką triukšmo slopinimo sprendimą, kuris pasitelkia dirbtinį intelektą (AI). Šis aukščiausios klasės sistemą gali išskirti norimus garsus tarp aplinkos triukšmo.
Aplinkos triukšmo transformavimas į pageidaujamus garsinius vaizdus
Komanda 2023 m. gegužės 16 d. demonstavo veikiantį prototipą renginyje, kurį surengė Amerikos Akustikos Draugija (ASA) ir Kanados Akustikos Asociacija (CAA). Jie panaudojo išmanųjį telefonu pagrįstą neuroninį tinklą, kad jis atpažintų, išmoktų ir nušifruotų įvairius kasdieninius garsus, nuo sirēnų ir automobilių klaksonų iki kūdikių verksmo ir paukščių dainavimo. Pasirinkę konkrečią garso kategoriją per išmanųjį telefono programėlę, vartotojai gali aktyvuoti filtravimo procesą, kuris atpažįsta ir sustiprina norimus garsus, tuo pačiu pašalindamas nereikšmingą foninį triukšmą.
Individualizuotas akustinis patirčių kūrimas kasdieninėje aplinkoje
Įsivaizduokite scenarijų, kai parko ramybė nuolat sutrikdoma šalia esančios garsios pokalbio. Tyrėjų tikslas yra leisti ausinėms išfiltruoti sumaištį kuriantį triukšmą, leisdami vartotojams sutelkti dėmesį tik į malonų paukščių girgždėjimą. Šis technologinis pastangas žada suteikti daugiau įsitraukiančių garso patirčių triukšmingose aplinkose.
Garsas išvalo balsų aiškumą telefoniniais pokalbiais
Kuriamas šis AI paskatintas požiūris turi potencialų pagerinti balsų aiškumą telefonų pokalbiuose, pralenkdamas panašias turinio atpažinimo technikas, algoritmas gali atskirti ir išskirti pranešėjo balsą iš fono triukšmo, siekiant aiškesnio bendravimo.
Pranašumai be jokių dvejonzių:
– Suteikia individualizuotą garso aplinką.
– Gerina vartotojo patirtį triukšmingose aplinkose.
– Teikia galimybes naudoti komunikacijos prietaisams geresniam garso perdavimui.
– Suteikia daugiau įsitraukiančių patirčių pramogose, tokiuose kaip virtuali realybė ar žaidimai.
Trūkumai:
– Gali susidurti su ribojimais ekstremaliose triukšmų sąlygose.
– Galėtų kilti privatumo klausimai dėl garso duomenų analizės.
– Gali reikėti didelių baterijos pajėgumų realaus laiko apdorojimui.
– Egzistuoja pavojus neteisingai nufiltruoti garsai dėl AI persisvertimo.