İstenmeyen sesleri yapay zekanın yardımıyla filtreleyebilen kulaklık geliştirdi

Araştırmacılar, "semantik işitme" olarak adlandırdıkları bir sistem ile istenmeyen sesleri filtrelemeye olanak tanıyan bir kulaklık geliştirdi.

İstenmeyen sesleri filtreleyebilen kulaklık geliştirildi

Gelişen teknoloji ile birlikte, günlük yaşantımızda sıkça kullandığımız cihazlara gelen yenilikler hayatımızı kolaylaştırmaya devam ediyor. Bunlardan biri de kulaklıklardaki gürültü engelleme özelliği. Gürültü engelleme özelliğine sahip kulaklıklar, şeffaflık modlarıyla birlikte oldukça önemli bir yol kat etti ve kullanıcıların bir şeyler dinlerken bile gerçek dünyadaki sesleri duymalarını mümkün hale getirdi. Ancak bu özellik, hangi seslerin duyulmak istendiği filtrelenemediğinden çoğu zaman çok kullanışlı olmayabiliyor. Şimdiyse araştırmacılar, hangi sesleri duymak istediğinizi belirlemenize olanak tanıyan yapay zeka temelli bir kulaklık geliştirdi.

Yeni kulaklıklar, araştırmacıların "semantik işitme" olarak adlandırdıkları bir sistem kullanıyor; bu sistem, kulaklıkların yakalanan sesi bağlı olan akıllı telefona aktarmasına ve kullanıcının geçmesine izin vermek istemediği çevresel sesleri iptal etmesine olanak tanıyor.

Sistem hem sesli komutlar yoluyla hem de akıllı telefon uygulamasıyla çalışabiliyor ve kullanıcının filtrelerden geçmesini istediği 20 farklı ses sınıfı arasından seçim yapmasına olanak tanıyor. Bu sınıflar arasında sirenler, bebek ağlamaları, konuşma, elektrikli süpürge ve hatta kuş cıvıltıları gibi sesler bulunuyor. Sistemi ayrıntılarıyla gösteren bir video da yayınlandı.

Araştırmacılar, kulaklıkların sıradan kullanıcıların da yararlanabileceği şekilde ticarileştirilmiş bir versiyonunu piyasaya sürmeyi planladıklarını söylüyorlar.

Ekip, kulaklıkları çeşitli ortamlarda test etti ve semantik işitme sisteminin iyi çalıştığını ve 22 katılımcının hedef sesi orijinal kayda kıyasla yüksek kaliteli olarak değerlendirdiğini söyledi. Bazı durumlarda sistem, müzik sesi ile insan konuşmasını ayırt etmekte zorlansa da araştırmacılar daha fazla gerçek dünya verisinin bu sorunları gidermeye ve sonuçları iyileştirmeye yardımcı olacağını ümit ediyor.