요즘 출시되는 대부분의 헤드폰에는 일종의 노이즈 캔슬링 기능이 있습니다. 이것이 얼마나 잘 작동하는지는 회사에 달려 있습니다. Apple AirPods예를 들어, 꽤 좋습니다. 저렴한 브랜드는 물론 평범합니다. 그러나 그들 중 어느 것도 외부 소음을 100% 제거하지 못합니다.
University of Washington의 공학도 학생들은 기계 학습을 사용하여 거의 완전한 소음 제거 기능을 제공하는 헤드폰 세트를 개발했습니다. ClearBuds라는 헤드폰은 최근 Computing Association's International Conference on Mobile Systems, Applications and Services에서 시연되었습니다. 명백한 용도 외에도 AI(인공 지능) 재밍은 가정용 스피커에서 사용되고 로봇이 위치를 추적하는 데 사용할 수 있습니다.
짧은 비디오(아래)는 헤드폰이 진공 청소기와 심지어 다른 사람의 목소리까지 익사시키는 것을 보여줍니다. 이 방법은 노이즈 간섭이 없는 스피커의 음성을 효과적으로 분리합니다. 테스트된 다른 방법은 여전히 일부 배경 잡음을 놓치고 있습니다. 물론 실제 시연이 더 설득력이 있을 것입니다.
다른 소음 제거 기술과 마찬가지로 ClearBuds는 듀얼 마이크를 사용하여 스피커 사운드와 외부 사운드를 캡처합니다. 그러나 신호가 처리되는 방식은 완전히 다릅니다.
김마루치, 컴퓨터공학부 박사과정생 Paul H. Allen의 UoW는 각 이어버드가 캡처된 각 사운드의 방향성을 포함하는 개의 동기화된 고해상도 오디오 스트림을 생성한다고 설명합니다. 이 방법을 사용하면 AI가 환경의 공간 오디오 프로필을 생성하고 양방향 마이크보다 화자의 음성 및 소음 소스를 더 정확하게 분리할 수 있습니다.
연구 공동 저자인 Ishaan Chatterjee는 "화자의 목소리가 두 헤드폰에서 가깝고 대략 같은 거리에 있기 때문에 신경망은 소리에만 집중하고 다른 목소리를 포함한 배경 소리는 배제하도록 훈련되었습니다."라고 설명했습니다. “이 방법은 귀가 작동하는 방식과 매우 유사합니다. 그들은 소리가 어디에서 오는지 결정하기 위해 왼쪽 귀와 오른쪽 귀의 소리의 차이를 사용합니다."
대부분의 고급형 헤드폰에는 각 이어컵에 마이크가 있지만 Allen은 그 중 하나만 주어진 시간에 처리를 위해 적극적으로 사운드를 전송하고 있다고 말합니다. ClearBuds를 사용하면 각 이어버드가 지속적으로 동시 오디오 스트림을 전송합니다. 이 방법을 사용하려면 과학자들이 두 스트림을 서로 70마이크로초 이내로 동기화하는 헤드폰용 특수 Bluetooth 네트워크 프로토콜을 개발해야 했습니다.
ClearBuds는 사용 가능한 가장 인기 있는 소형 이어버드보다 약간 크지만 AI 처리는 여전히 기계 학습을 실행할 수 있는 연결된 장치에서 처리해야 합니다. 팀은 헤드폰에서 처리가 수행될 수 있도록 신경망 알고리즘을 보다 효율적으로 만들기 위해 노력하고 있습니다.
엔지니어들은 상용화 계획에 대해 말하지 않았다. 그러나 작업이 완전히 완료되면 상용 제품의 생산 또는 기술 라이선스가 코앞에 다가왔습니다.
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