En liten grupp datavetenskaps- och ingenjörsstudenter vid University of Washington har designat en ny uppsättning trådlösa hörlurar som använder artificiell intelligens-driven teknik för att ge en bättre nivå av bakgrundsbrusreducering under telefonsamtal.
Hörsnäckorna, som eleverna kallade ClearBuds, ett bra namn enligt vår mening, fungerar genom att övervaka två separata ljudströmmar från vänster och höger hörsnäckamikrofoner för att skapa ett rumsligt ljudljudlandskap, och sedan skicka data till en telefon som kör ett par neurala nätverk för att rensa upp bakgrundsljud.
Det första neurala nätverket dämpar alla andra ljud än den som ringer, medan det andra förstärker och förbättrar den röstens klarhet. Resultatet är en betydande förbättring av bakgrundsbrusreduceringen, vilket eleverna säger är 6,94 dB bättre än brusreduceringen för Apple AirPods Pro.
Båda neurala nätverken tränades under loppet av en dag med hjälp av AI-djupinlärningsförmågan hos Nvidias Titan desktop GPU:er. Nvidia var intresserade av att lyfta fram potentialen hos AI för att förbättra spel genom DLSS, men också hur vi använder teknik inom alla områden av livet, och lanserade nyligen ett nytt program för företag att börja implementera AI-teknik till affärsnivå. AMD engagerar sig till och med, trots tidigare kommentarer om motsatsen.
Analys: En fantastisk teknik som kommer att kräva ett byte av sektor för att vara användbar
Vid denna tidpunkt implementerar de flesta trådlösa hörlurar en viss nivå av aktiv brusreducering (ANC), som fungerar men övervakar externa ljud genom en mikrofon och skapar en inverterad ljudvågsignatur för att ta bort dem. Vissa är ganska bra, men den här nya tekniken kan förbättra ANC-prestanda.
Det finns dock några problem som måste åtgärdas först, och det här är inte problem med ClearBuds (igen, bra namn) själva. Den första är att det neurala nätverket kräver rumsligt ljud för att fungera korrekt, vilket innebär att användaren måste använda båda öronsnäckorna för full funktionalitet, och vi kommer inte att vara de enda som gör sig skyldiga till att slå på en enda knapp när han är på språng.
En mer relevant fråga som identifierades av UoW-studenterna i deras analys efter projektet är att konsumenthörlurar för närvarande använder ANC när de övervakar ljud från en enda hörsnäcka, även om de flesta har ANC. en mikrofon på båda hörsnäckorna (på grund av användarnas benägenhet att bara använda en).
Detta innebär att tillverkare måste ändra hur deras enheter fungerar för att implementera denna AI-baserade ANC, och tekniken kan också minska batteritiden för hörlurarna och den anslutna telefonen, vilket ökar den faktiska processen i det neurala nätverket. Vi hoppas personligen att dessa studenter kan hitta en affärspartner; Med ett så bra namn låter ClearBuds som nästa stora grej.