华盛顿大学的一小群计算机科学和工程专业的学生设计了一套新的无线耳塞，它们使用人工智能技术来提供更好的通话期间背景噪音消除标准。
耳塞——学生们将其称为ClearBuds，在我们看来，这是一个很好的名字——通过监控来自左右耳塞麦克风的两个单独的音频流来创建空间音频音景，然后将数据发送到运行一对神经网络来清理背景声音。
第一个神经网络抑制任何不是呼叫者声音的声音，而第二个神经网络放大并提高该声音的清晰度。结果是背景噪音的去除有了显着的改善，学生们发现它比AppleAirPodsPro的噪音消除效果好6.94dB。
通过利用Nvidia的Titan桌面GPU的AI深度学习功能，这两个神经网络都在一天内进行了训练。英伟达一直热衷于强调人工智能通过DLSS改善游戏的潜力，以及我们如何在生活的各个领域使用技术，最近为企业建立了一个新计划，开始在企业层面实施人工智能技术。AMD甚至参与其中，尽管之前有相反的评论。
该图显示了ClearBuds如何将外部噪声注册为空间音频，并将其与说话者的声音一起发送到手机，手机通过神经网络处理音频流。
在这一点上，大多数无线耳塞都实现了某种程度的主动降噪(ANC)，它可以通过麦克风监控外部声音并创建反向声波特征来消除它们。有些相当不错，但这项新技术可能会导致ANC性能的飞跃。
不过，有一些问题需要首先解决-ClearBuds(同样，伟大的名字)本身并不是问题。首先是神经网络需要空间音频才能正常工作，这意味着用户必须同时佩戴两个耳塞才能获得全部功能——而且我们不会是唯一一个在外出时只戴一个耳塞的人。
UoW学生在他们的项目后分析中发现的一个更相关的问题是，消费者耳塞目前通过监控来自单个耳塞的音频来使用ANC，尽管大多数耳塞中都有麦克风(因为用户倾向于只佩戴一)。
这意味着制造商必须修改其设备的工作方式以实施这种基于AI的ANC，并且该技术还可能导致耳塞和连接手机的电池寿命缩短，而后者为实际的神经网络过程提供动力。就个人而言，我们希望这些学生能找到一个商业伙伴——名字这么好，ClearBuds听起来像是下一个大热门。
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