最近のほとんどの新しいヘッドフォンには、何らかの形のノイズ キャンセリングが付属しています。 これがうまく機能するかどうかは、会社によって異なります。 Apple AirPods、たとえば、非常に優れています。 もちろん、安いブランドは平凡です。 しかし、外部ノイズを 100% 除去するものはありません。
ワシントン大学の工学部の学生は、機械学習を使用してほぼ完全なノイズ キャンセレーションを提供するヘッドフォンのセットを開発しました。 ClearBuds と呼ばれるヘッドフォンは、最近、Computing Association のモバイル システム、アプリケーション、およびサービスに関する国際会議でデモが行われました。 明らかな用途以外に、AI (人工知能) ジャミングは、ホーム スピーカーで使用したり、ロボットが位置を追跡するのに使用したりできます。
短いビデオ (下) では、ヘッドホンが掃除機をかき消し、さらには別の人の声までかき消しています。 この方法は、ノイズ干渉ゼロで話者の声を効果的に分離します。 他のテスト済みの方法では、まだバックグラウンド ノイズの一部が見逃されています。 もちろん、実際のデモンストレーションの方が説得力があります。
他のノイズ キャンセリング テクノロジーと同様に、ClearBuds はデュアル マイクを使用して、スピーカーの音と外部の音をキャプチャします。 ただし、信号の処理方法はまったく異なります。
コンピューター理工学部の博士課程の学生、マルチ・キムPaul H. Allen の UoW は、各イヤホンが、キャプチャされた各サウンドの方向性を含む つの同期された高解像度オーディオ ストリームを生成すると説明しています。 この方法により、AI は環境の空間オーディオ プロファイルを作成し、話者の声と騒音源を双方向マイクよりも正確に分離できます。
「話者の声は つのヘッドフォンから近く、ほぼ等距離にあるため、ニューラル ネットワークはその声だけに集中し、他の声を含む背景音を除外するように訓練されました」と研究の共著者である Ishaan Chatterjee 氏は説明しています。 「この方法は、耳の仕組みによく似ています。 左耳と右耳の音の違いを利用して、音がどこから来ているかを判断します。」
ほとんどのハイエンド ヘッドフォンには各イヤーカップにマイクが付いていますが、アレン氏によると、いつでもアクティブに音声を送信して処理できるのはそのうちの 70 つだけです。 ClearBuds を使用すると、各イヤホンは常に同時にオーディオ ストリームを送信します。 この方法では、科学者は つのストリームを マイクロ秒以内に同期させるヘッドフォン用の特別な Bluetooth ネットワーク プロトコルを開発する必要がありました。
ClearBuds は、入手可能な最も一般的なコンパクト イヤフォンのいくつかよりもわずかに大きいですが、AI 処理は、機械学習を実行できる接続されたデバイスによって処理される必要があります。 チームは、ヘッドホンで処理できるように、ニューラル ネットワーク アルゴリズムの効率化に取り組んでいます。
エンジニアは商品化計画については言及していません。 ただし、彼らの作業が完全に完了すると、商用製品の生産または技術のライセンス供与が間近に迫っています。
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