Gürültü engelleyici kulaklık teknolojisinde devrim yaratan bir gelişme, kalabalık yerlerde bile sadece istediğiniz kişinin sesini net bir şekilde duymanızı mümkün kılıyor. Washington Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, kullanıcıların sadece birkaç saniyelik bir bakışla konuşmak istedikleri kişiyi seçmelerini sağlayan yapay zeka destekli bir sistem geliştirdi. Bu sistem, “Hedef Konuşma İşitme” (Target Speech Hearing) adını taşıyor ve etraftaki tüm diğer sesleri yok sayarak sadece seçilen kişinin sesini kullanıcıya iletiyor.
Yapay Zeka ile Kişisel Ses Filtreleme
Geleneksel gürültü engelleyici kulaklıklar, kullanıcıların çevresel sesleri büyük ölçüde azaltmasına olanak tanır. Ancak bu cihazlar, hangi seslerin duyulup hangilerinin engelleneceği konusunda kullanıcıya pek fazla kontrol sağlamaz. Washington Üniversitesi’nden Shyam Gollakota ve ekibi, bu durumu değiştirmek için bir adım attı. “Bu proje ile yapay zekayı, kullanıcıların işitsel algılarını kişisel tercihlerine göre değiştirmek için kullanıyoruz,” diyen Gollakota, yeni sistemin gürültülü ortamlarda bile tek bir konuşmacıyı net bir şekilde duymayı mümkün kıldığını belirtiyor.
Nasıl Çalışıyor?
Sistemin kullanımı oldukça basit. Kullanıcı, mikrofonlu sıradan bir kulaklık takarak konuşmak istediği kişiye doğru başını çevirir ve bir düğmeye basar. Bu sırada, konuşmacının ses dalgaları kulaklıktaki mikrofonlara ulaşır ve cihazda yerleşik bir bilgisayara iletilir. Burada, yapay zeka yazılımı konuşmacının ses kalıplarını öğrenir ve bu sesi diğer tüm seslerden ayırarak kullanıcıya iletir. Konuşmacı konuşmaya devam ettikçe, sistemin doğruluğu ve ses kalitesi artar.
Gelecekte Neler Bekleniyor?
Şu anda sadece tek bir konuşmacıyı kaydedebilen sistem, aynı yönden gelen başka bir yüksek ses varsa doğru çalışmayabilir. Kullanıcılar, ses kalitesinden memnun kalmazlarsa konuşmacıyı yeniden kaydedebilirler. Ekip, gelecekte bu teknolojiyi kulak içi kulaklıklar ve işitme cihazları gibi daha küçük cihazlara uyarlamayı hedefliyor.
Araştırma ve Gelecek Planları
Bu yenilikçi sistem, ACM CHI İnsan Faktörleri ve Bilgisayar Sistemleri Konferansı’nda sunuldu ve araştırmanın kodları diğer geliştiricilerle paylaşıldı. Ekip üyelerinden Bandhav Veluri, Malek Itani ve Tuochao Chen, çalışmanın gelecekteki uygulamaları hakkında umutlu. Araştırma, Moore Inventor Fellow ödülü, Thomas J. Cable Profesörlük ödülü ve UW CoMotion Innovation Gap Fund tarafından finanse edildi.
