Человеческое восприятие помогло ИИ улучшить качество аудиозаписей

Поведение искусственного интеллекта как правило стараются приблизить к человеческому, чтобы сделать помощником людей в разных сферах. Например, в Японии появился шагающий робот с настоящей мышечной тканью, а в Великобритании роботизированный датчик научили распознавать шрифт Брайля как человек, но в два раза быстрее.

Специалисты из Индианского университета в США разработали глубокую нейросеть, которая при редактуре аудиозаписи опирается на человеческое восприятие. Результаты их работы опубликовали в журнале IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing. Новая модель ориентируется не только на объективные показатели качества звука, но и на субъективные оценки людей. Это позволяет учитывать случаи, когда формально четкая запись речи воспринимается как зашумленная, и понимать, какие приемлемые для нейросети сигналы относятся к нежелательным для человеческого уха.

Исследователи сообщили, что новую модель глубокого обучения успешно протестировали. Они сосредоточились на усилении речи, которая поступает из одного аудиоканала — микрофона. Для теста использовали два набора данных из предыдущих исследований — информацию о том, как люди по шкале от 1 до 100 оценили записи разговоров с фоновыми шумами, например звуком работающего телевизора или музыкой. Использовался метод совместного обучения: он предполагает не только языковой модуль для усиления речи, но и алгоритм, прогнозирующий среднюю человеческую оценку зашумленного сигнала.

Ученым удалось добиться высокого соответствия предсказаний модели относительно человеческого восприятия аудиозаписи реальным оценкам, которые звуковым дорожкам ставили люди. Это значит, что алгоритм при работе со звуком действительно способен учитывать не только объективные показатели.

Тем не менее, отметили исследователи, у работы с субъективными оценками есть сложности. Восприятие людей различается в зависимости от физиологических особенностей, личного опыта, а также наличия слухового аппарата или кохлеарного имплантата. Однако ученые продолжат совершенствовать созданную моделью, чтобы она могла работать с более сложными аудиозаписями и подстраиваться под постоянно меняющиеся ожидания людей.

Разработанную технологию, по мнению авторов статьи, можно будет применять в разных сферах. В частности, она поможет создать более комфортные для пользователей слуховые аппараты, программы распознавания речи, а также приложения для проверки громкоговорителей и систем громкой связи.