Karamihan sa mga bagong headphone sa mga araw na ito ay may ilang uri ng pagkansela ng ingay. Kung gaano ito gumagana ay depende sa kompanya. Apple AirPods, halimbawa, ay medyo mabuti. Ang mga murang tatak ay, siyempre, katamtaman. Ngunit wala sa kanila ang nag-aalis ng panlabas na ingay 100%.
Ang mga mag-aaral sa engineering sa University of Washington ay nakabuo ng isang set ng mga headphone na nagbibigay ng halos kabuuang pagkansela ng ingay gamit ang machine learning. Ang mga headphone, na tinatawag na ClearBuds, ay ipinakita kamakailan sa International Conference ng Computing Association sa Mobile Systems, Applications and Services. Bukod sa mga halatang gamit, maaaring gamitin ang AI (artificial intelligence) jamming sa mga home speaker at para matulungan ang mga robot na subaybayan ang lokasyon.
Ang isang maikling video (sa ibaba) ay nagpapakita ng mga headphone na nilulunod ang isang vacuum cleaner at maging ang boses ng ibang tao. Ang pamamaraan ay epektibong naghihiwalay sa boses ng speaker na may zero noise interference. Ang iba pang nasubok na mga pamamaraan ay nakakaligtaan pa rin ang ilan sa ingay sa background. Siyempre, ang isang praktikal na pagpapakita ay magiging mas kapani-paniwala.
Tulad ng iba pang mga teknolohiya sa pagkansela ng ingay, ang ClearBuds ay gumagamit ng dalawahang mikropono upang makuha ang tunog ng speaker at mga panlabas na tunog. Gayunpaman, ang paraan ng pagpoproseso ng mga signal ay ganap na naiiba.
Maruchi Kim, doctoral student ng School of Computer Science and Engineering na pinangalanan Ipinapaliwanag ng UoW ni Paul H. Allen na ang bawat earbud ay gumagawa ng dalawang naka-synchronize na high-resolution na audio stream na naglalaman ng direksyon ng bawat nakunan na tunog. Ang pamamaraang ito ay nagbibigay-daan sa AI na gumawa ng spatial na audio profile ng kapaligiran at ihiwalay ang boses at ingay ng speaker nang mas tumpak kaysa sa mga bidirectional na mikropono.
"Dahil malapit ang boses ng tagapagsalita at halos magkapareho ang layo mula sa dalawang headphone, ang neural network ay sinanay na tumutok lamang dito at ibukod ang mga tunog sa background, kabilang ang iba pang mga boses," paliwanag ng co-author ng pag-aaral na si Ishaan Chatterjee. "Ang pamamaraang ito ay katulad ng kung paano gumagana ang iyong mga tainga. Ginagamit nila ang pagkakaiba sa pagitan ng mga tunog sa kaliwa at kanang tainga upang matukoy kung saan nanggagaling ang tunog."
Karamihan sa mga high-end na headphone ay may mga mikropono sa bawat earcup, ngunit sinabi ni Allen na isa lamang sa mga ito ang aktibong nagpapadala ng tunog para sa pagproseso sa anumang oras. Sa ClearBuds, ang bawat earbud ay patuloy na nagpapadala ng sabay-sabay na audio stream. Ang pamamaraang ito ay nangangailangan ng mga siyentipiko na bumuo ng isang espesyal na Bluetooth network protocol para sa mga headphone na nagsi-synchronize sa dalawang stream sa loob ng 70 microseconds ng bawat isa.
Bagama't ang ClearBuds ay bahagyang mas malaki kaysa sa ilan sa mga pinakasikat na compact earbud na available, ang pagproseso ng AI ay kailangan pa ring pangasiwaan ng isang konektadong device na maaaring magpatakbo ng machine learning. Nagsusumikap ang team na gawing mas episyente ang neural network algorithm para magawa ang pagproseso sa mga headphone.
Hindi sinabi ng mga inhinyero ang tungkol sa plano ng komersyalisasyon. Gayunpaman, kapag ang kanilang trabaho ay ganap na nakumpleto, ang produksyon ng isang komersyal na produkto o paglilisensya ng teknolohiya ay malapit na.
Matutulungan mo ang Ukraine na labanan ang mga mananakop na Ruso. Ang pinakamahusay na paraan upang gawin ito ay ang mag-abuloy ng mga pondo sa Armed Forces of Ukraine sa pamamagitan ng Savelife o sa pamamagitan ng opisyal na pahina NBU.
Mag-subscribe sa aming mga pahina sa Twitter na Facebook.
Basahin din:
- Pangkalahatang-ideya ng Bluetooth speaker Huawei Sound Joy: ang bass "rocks"!
- Pagsusuri ng TWS headphones HUAWEI FreeBuds Pro 2: Love at first touch