Los auriculares con cancelaci\u00f3n de ruido son una bendici\u00f3n para vivir y trabajar en entornos ruidosos. Identifican autom\u00e1ticamente los sonidos de fondo y los cancelan para lograr la paz y la tranquilidad que tanto necesitan. Sin embargo, la cancelaci\u00f3n de ruido t\u00edpica no distingue entre sonidos de fondo no deseados e informaci\u00f3n crucial, lo que deja a los usuarios de auriculares inconscientes de su entorno.<\/p>\n\n\n\n
Shyam Gollakota, de la Universidad de Washington, es un experto en el uso de herramientas de inteligencia artificial para el procesamiento de audio en tiempo real. Su equipo cre\u00f3 un sistema para escuchar el habla de forma espec\u00edfica en entornos ruidosos y desarroll\u00f3 unos auriculares basados en inteligencia artificial que filtran selectivamente sonidos espec\u00edficos y preservan otros. Presenta su trabajo el 16 de mayo, como parte de una reuni\u00f3n conjunta de la Sociedad de Ac\u00fastica de Am\u00e9rica y la Asociaci\u00f3n Canadiense de Ac\u00fastica, que se llevar\u00e1 a cabo del 13 al 17 de mayo en el Centro Shaw ubicado en el centro de Ottawa, Ontario, Canad\u00e1.<\/p>\n\n\n\n
“Imagina que est\u00e1 en un parque, admirando el canto de los p\u00e1jaros, pero luego escucha el fuerte parloteo de un grupo cercano de personas que simplemente no pueden dejar de hablar”, dijo Gollakota. “Ahora imagina si tus auriculares pudieran brindarte la capacidad de concentrarse en los sonidos de los p\u00e1jaros mientras el resto del ruido simplemente desaparece. Eso es exactamente lo que nos propusimos lograr con nuestro sistema”.<\/p>\n\n\n\n
Gollakota y su equipo combinaron tecnolog\u00eda de cancelaci\u00f3n de ruido con una red neuronal basada en tel\u00e9fonos inteligentes entrenada para identificar 20 categor\u00edas diferentes de sonido ambiental. Estos incluyen despertadores, beb\u00e9s que lloran, sirenas, bocinas de autom\u00f3viles y cantos de p\u00e1jaros. Cuando un usuario selecciona una o m\u00e1s de estas categor\u00edas, el software identifica y reproduce esos sonidos a trav\u00e9s de los auriculares en tiempo real mientras filtra todo lo dem\u00e1s. Sin embargo, lograr que este sistema funcionara a la perfecci\u00f3n no fue una tarea f\u00e1cil.<\/p>\n\n\n\n
“Para lograr lo que queremos, primero necesit\u00e1bamos una inteligencia de alto nivel para identificar todos los diferentes sonidos en un entorno”, dijo Gollakota.<\/p>\n\n\n\n
“Luego, necesit\u00e1bamos separar los sonidos objetivo de todos los ruidos de interferencia. Si esto no es lo suficientemente dif\u00edcil, cualquier sonido que extraigamos deb\u00eda sincronizarse con los sentidos visuales del usuario, ya que no pueden escuchar a alguien dos segundos tarde. Esto significa que los algoritmos de redes neuronales deben procesar sonidos en tiempo real en menos de una cent\u00e9sima de segundo, que es lo que logramos”.<\/p>\n\n\n\n
El equipo emple\u00f3 este enfoque impulsado por IA para centrarse en el habla humana. Bas\u00e1ndose en t\u00e9cnicas similares de reconocimiento de contenido, su algoritmo puede identificar a un hablante y aislar su voz del ruido ambiental en tiempo real para lograr conversaciones m\u00e1s claras. Gollakota est\u00e1 entusiasmada de estar a la vanguardia de la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de dispositivos de audio.<\/p>\n\n\n\n
“Tenemos una oportunidad \u00fanica de crear el futuro de dispositivos audibles inteligentes que puedan mejorar la capacidad auditiva humana y aumentar la inteligencia para mejorar la vida”, dijo Gollakota.<\/p>\n\n\n\n