Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Phân loại cảnh âm thanh
AI âm thanh
HƯỚNG DẪN AI âm thanh
Khử tiếng vang
Loại bỏ tiếng vọng âm học (AEC) là công nghệ ngăn bạn nghe thấy giọng nói của chính mình dội lại trong khi gọi.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
It is the reason hands-free calls, smart speakers, and video meetings work without painful feedback loops.
Lặn sâu
Khi bạn đang sử dụng loa ngoài hoặc cuộc gọi điện video, âm thanh phát ra từ loa sẽ được micrô của bạn thu lại và gửi lại cho người khác, sau đó người này sẽ nghe thấy chính họ một cách chậm trễ. AEC khắc phục điều này bằng cách xử lý tín hiệu đầu xa (nội dung mà loa của bạn phát) làm tham chiếu đã biết. Bộ lọc thích ứng mô hình hóa cách âm thanh truyền qua phòng đến micrô của bạn, sau đó loại bỏ tiếng vang dự đoán khỏi âm thanh thu được. Vì các phòng thay đổi khi có người di chuyển hoặc cửa mở nên bộ lọc liên tục ước tính lại 'đường dội âm' này trong thời gian thực. Các hệ thống hiện đại kết hợp các bộ lọc cổ điển với mạng lưới thần kinh để xử lý biến dạng phi tuyến từ các loa giá rẻ và tiếng vang dư mà bộ lọc tuyến tính bỏ sót.
Triển khai trong thế giới thực
Các loa thông minh như Amazon Echo hủy phát lại nhạc của chính chúng để chúng vẫn có thể nghe thấy 'Alexa' qua bài hát.
Các ứng dụng hội nghị truyền hình (Zoom, Microsoft Teams, Google Meet) loại bỏ tiếng vọng của loa để người dùng máy tính xách tay có thể rảnh tay mà không cần tai nghe.
Hệ thống gọi rảnh tay trên ô tô sẽ loại bỏ tiếng vọng từ loa trong cabin được micrô trên bảng điều khiển thu được.
Loa ngoài và thiết bị phòng hội nghị sử dụng AEC để người gọi từ xa không nghe thấy giọng nói bị trì hoãn của chính họ.
Tương lai của việc loại bỏ tiếng vọng âm thanh
AEC đang chuyển từ xử lý tín hiệu được điều chỉnh bằng tay sang các mô hình thần kinh đầu cuối để cùng xử lý tiếng vang, tiếng ồn và tiếng vang trong một mạng duy nhất. Học sâu trên thiết bị cho phép tai nghe và máy tính xách tay loại bỏ tiếng vọng với độ trễ và công suất rất thấp. Thử thách ICASP AEC của Microsoft đã đẩy nhanh quá trình này, thúc đẩy các mô hình hoạt động có tốc độ mẫu không khớp và phần cứng trục trặc. Yêu cầu hủy đặt phòng được cá nhân hóa, nhận biết phòng sẽ thích ứng ngay lập tức khi bạn di chuyển qua một không gian.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Truy cập và tiếp cận. Nó cải thiện khả năng tiếp cận thông qua phiên âm, tường thuật và giao diện giọng nói.
- Chi phí và ngân sách. Các nhóm truyền thông có thể gửi âm thanh tinh tế nhanh hơn với ngân sách nhỏ hơn.
- Tốc độ và tỷ lệ. Các hệ thống hướng tới khách hàng có thể xử lý các tương tác bằng giọng nói ở quy mô lớn hơn.
coi chừng
- Rủi ro lạm dụng giọng nói và mạo danh sẽ tăng lên khi thiếu sự đồng ý.
- Độ chính xác có thể giảm đối với các giọng, phương ngữ hoặc môi trường ồn ào.
- Âm thanh tổng hợp có thể bị nhầm lẫn với lời nói đích thực nếu không có nhãn rõ ràng.
Các bước tiếp theo
- Nhận được sự đồng ý rõ ràng để thu âm, sao chép và tái sử dụng giọng nói.
- Kiểm tra chất lượng trên nhiều loa và điều kiện nền khác nhau.
- Xác định khi nào con người phải xem xét hoặc phê duyệt kết quả đầu ra.
- Dán nhãn âm thanh tổng hợp và lưu giữ hồ sơ xuất xứ để đảm bảo trách nhiệm giải trình.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the Acoustic Echo Cancellation quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
What is Acoustic Echo Cancellation?
Loại bỏ tiếng vọng âm học (AEC) là công nghệ ngăn bạn nghe thấy giọng nói của chính mình dội lại trong khi gọi. Đó là lý do khiến các cuộc gọi rảnh tay, loa thông minh và cuộc họp video hoạt động mà không có vòng phản hồi khó chịu.
Việc khử tiếng vang chủ yếu giải quyết được vấn đề gì?
AEC loại bỏ tiếng vọng được tạo ra khi âm thanh từ loa được micrô thu lại và truyền lại cho người bạn đang nói chuyện.
Hệ thống AEC dựa vào tín hiệu 'tham chiếu' nào để dự đoán tiếng vang?
AEC biết chính xác âm thanh nào nó gửi đến loa (tín hiệu đầu xa), do đó, nó sử dụng âm thanh đó làm tham chiếu cho mô hình và trừ đi tiếng vang thu được.
Kịch bản nào nổi tiếng là khó khăn đối với AEC và có thể khiến bộ lọc thích ứng hoạt động sai?
Trong khi nói chuyện đôi, giọng nói gần cuối có thể bị nhầm lẫn với tiếng vang, điều này có thể làm hỏng ước tính của bộ lọc, do đó, bộ dò được sử dụng để đóng băng khả năng thích ứng.
Bộ lọc thích ứng trong AEC cổ điển thực sự cố gắng ước tính điều gì?
Bộ lọc mô hình hóa cách âm thanh truyền từ loa qua phòng đến micrô để nó có thể tổng hợp và loại bỏ tiếng vang phù hợp.
Tại sao các mạng thần kinh ngày càng được bổ sung nhiều hơn các bộ lọc AEC cổ điển?
Loa giá rẻ làm biến dạng âm thanh một cách phi tuyến tính và các bộ lọc tuyến tính để lại tiếng vang dư thừa; bộ lọc sau thần kinh được đào tạo để ngăn chặn những gì còn lại trong khi vẫn giữ lời nói gần kết thúc.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này