ワシントン大学のAI専門家、シャム・ゴラコタ氏は、研究チームと共同で、リアルタイムのアクティブノイズキャンセリングに人工知能を活用する方法を発見しました。この技術は、ヘッドホンの音質を変えずに特定の音を除去できます。ゴラコタ氏は5月16日、アメリカ音響学会とカナダ音響学会が共催した会議でこのアイデアを発表し、実際に動作するプロトタイプを披露しました。
ゴラコタ氏と彼のチームは、スマートフォンベースのニューラルネットワークを用いて、サイレンや目覚まし時計など、日常的に耳にする20種類の環境音カテゴリーを識別、学習、フィルタリングしました。このプロセスでは、ユーザーがスマートフォンで特定のカテゴリーを選択すると、環境音のフィルタリング処理が開始されます。これにより、環境音を避けることができない多くの状況において、ヘッドフォンが非常に役立つことが期待されます。
「公園で鳥のさえずりに耳を傾けていると想像してみてください。すると、すぐ近くに、おしゃべりが止まらない人々の大きな声が聞こえてきます」とゴラコタ氏は語る。「もしヘッドホンのおかげで、鳥のさえずりに集中でき、他の雑音は消え去るのだとしたらどうでしょう。まさにそれが、私たちがこのシステムで実現しようとしたことです。」
AIを効果的に活用してユーザーエクスペリエンスを向上
「人工知能」という言葉はオーディオ機器との関連性が高まっていますが、ノイズキャンセリングに人工知能を活用できれば、多くのユーザーにとって魅力的なものとなるでしょう。そのためには、外部の音をターゲットにし、ヘッドフォンから再生される実際の音を抑制しないようにトレーニングされたニューラルネットワークが必要となり、時間の経過とともに学習し、改善していく能力が求められます。
これは100分の1秒未満でリアルタイムに実行されるため、クラウドサーバーではなく接続されたデバイス上で処理する必要があり、Raspberry Piボードはこのような処理に最適です。必要なのは、ヘッドフォンに統合できるNPUを搭載したPCBを何とか作成することだけです。また、この処理はAIアクセラレータを搭載したあらゆるコンピューティングデバイスで実行できることも示しており、背景音を拾うマイクがあれば、対応システムで既存のヘッドフォンを使用することも可能です。
チームは、この技術がオーディオ機器に実装可能であり、商用化の準備が整っていると考えています。新世代のオーディオヘッドギアがこの技術を認識し、統合できれば、オーディオ体験を向上させ、ノイズキャンセリングに革新をもたらす可能性があります。IBMのブログ記事で予測されているように、AIはアクティブノイズキャンセリングやイコライゼーション以外にも重要な役割を果たす可能性が高いでしょう。したがって、オーディオ分野でこのような革新が数多く生まれるのは時間の問題です。
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Roshan Ashraf Shaikhは2000年代初頭からインドのPCハードウェアコミュニティに携わり、PCの組み立て、インドの多くの技術フォーラムやブログへの寄稿に携わってきました。Hardware BBQを11年間運営し、eTeknixとTweakTownでニュース記事を執筆した後、Tom's Hardwareチームに加わりました。テクノロジー以外にも、格闘ゲーム、映画、アニメ、機械式時計に興味を持っています。
