科学家设计出一种可在拥挤的空间中用眼神分离出特定声音的AI耳机

科学家设计出一种可在拥挤的空间中用眼神分离出特定声音的AI耳机 华盛顿大学保罗-艾伦计算机科学与工程学院教授、本研究的资深作者希亚姆-戈拉科塔(Shyam Gollakota)说:"我们现在往往认为人工智能是基于网络的聊天机器人,可以回答问题。但在这个项目中,我们开发的人工智能可以根据佩戴耳机的人的喜好,改变他们的听觉感知。有了我们的设备,即使你身处嘈杂的环境中,有很多其他人在说话,你现在也能清楚地听到单个扬声器的声音。"这种耳机配有麦克风和一个按钮 华盛顿大学研究人员开发的"目标语音听力"(THS)系统简单而有效。现成的耳机装有两个麦克风,每个耳罩上一个。佩戴者看着想要听到的人,按一次耳机侧面的按钮,持续三到五秒钟。说话者的声波会同时传到两个麦克风上(误差范围为 16 度),然后被发送到机载计算机上,由机器学习软件学习说话者的发声模式。然后,说话者的声音就会被分离出来,并通过耳机传送,即使他们走动时也是如此,无关的噪音也会被过滤掉。下面的视频展示了耳机的功效。它能快速过滤环境噪声,将注意力集中在扬声器上,消除附近(室内)有人讲电话和室外喷泉发出的嘈杂声。人工智能能以多快的速度处理说话者的声音并消除不想要的声音?研究人员在测试时发现,他们的系统的端到端延迟时间为 18.24 毫秒。相比之下,眼睛眨一下的时间在 300 到 400 毫秒之间。这就意味着,从看着你想听的人到耳机里只听到他的声音之间几乎没有延迟时间,一切都是实时发生的。他们让 21 名受试者体验了 THS 系统,受试者对耳机在真实的室内和室外环境中提供的噪音抑制效果进行了评分。平均而言,受试者对说话者声音清晰度的评分是未处理时的两倍。他们的THS系统建立在华盛顿大学研究人员之前开发的"语义听觉"技术基础之上。与 THS 一样,该技术使用的是智能手机上运行的人工智能算法,该算法与降噪耳机无线连接。语义听觉系统可以准确识别鸟鸣、警报和报警等噪音。目前,新系统一次只能过滤一个目标扬声器,而且只能在与扬声器同一方向没有其他大音量声音时过滤。但如果耳机佩戴者对音质不满意,他们可以对扬声器的声音重新采样,以提高清晰度。研究人员正在努力将他们的系统扩展到耳塞和助听器。他们还在 GitHub 上公开了 THS 代码,以便其他人在此基础上进行开发。该系统尚未投入商业使用。本月早些时候,研究人员在夏威夷檀香山举行的美国计算机协会(Association of Computing Machinery,ACM)计算机-人交互(Computer-Human Interaction,CHI)会议上介绍了他们的研究成果,并获得了荣誉奖。未发表的研究论文可在此处查阅。 ... PC版: 手机版:

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这就是即将推出的 Sonos Ace 无线耳机 您现在看到的是 Sonos Ace 耳机。这些图片是由授权的 Sonos 配件经销商 Schuurman 提前发布的。如图显示,两个耳罩上都有不少按钮,还有一个拨动开关,耳机做工相当精致,预计售价在 450 美元左右。在这个页面上可以看到 Ace 的名称。作为进一步的确认,reddit网友还在该公司自己的网站上发现了有关该产品的早期信息,该网站的搜索栏显示了有关预购这款尚未发布的产品的信息。URLsonosace.com目前也重定向到了 Sonos 的主页。Sonos Ace 耳机将与该公司的全屋音响系统紧密集成;例如,Sonos 音响系统的用户可以通过耳机收听电视音频。Sonos 将于 5 月 7 日发布重新设计的移动应用程序,除其他改进外,还将简化便携式设备(包括 Ace 耳机)的设置过程。Schuurman 网站还列出了 Sonos Roam 2,据传该公司将在未来几个月推出另一款新产品。初代的 Roam是 Sonos 第一款真正便携、可随身携带的扬声器,但自 2021 年发布以来,一些消费者抱怨长期使用会出现电池问题。由于 Roam 2 的设计与第一代扬声器基本相同,因此从这张图片中无法获得太多信息。 ... PC版: 手机版:

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基于人工智能的耳机原型能更细致、有选择性地过滤噪音

基于人工智能的耳机原型能更细致、有选择性地过滤噪音 访问:NordVPN 立减 75% + 外加 3 个月时长 另有NordPass密码管理器 大多数主动降噪耳机通过产生声波来抵消低频环境噪音,如发动机的轰鸣声。但它们最终会抵消这些频率的所有声音,可能会消除你想听到的音频。新的原型产品旨在为用户提供更细微的噪音控制。这款耳机内置麦克风,将音频输入经过训练的神经网络,该网络能识别不同类型的声音狗叫声、电话铃声、鸟叫声等。使用配套的应用程序,您可以启用或禁用不同类别的声音,让耳机只过滤您想要的声音。最有趣的是,这款耳机还能在背景杂音中锁定特定的声音。只需点击一个按钮,耳机就会"注册"你面前的声音,将其作为唯一的声音进行放大,抑制其他所有噪音。希亚姆-戈拉科塔(Shyam Gollakota)与一组研究人员共同开发了这项技术,他于 5 月 16 日在美国声学学会和加拿大声学协会举办的一次会议上介绍了这一想法。据《新科学家》报道,他在会上演示了一个工作原型。麦克风将音频传输到人工智能处理器,该处理器能实时解码和消除不需要的声音。研究人员说,这只需要 8 毫秒的延迟就足以避免奇怪的延迟问题。对于设备上的人工智能处理,目前的耳机设备使用的是通过 USB 连接的 OrangePi 板,而不是通过云服务器。当然,这个原型还不是你能买到的东西。要实现商业化,可能需要将一切都缩小到一个微小的芯片,以便集成到未来的无线耳机设计中。也就是说,人工智能已经通过算法驱动的麦克风降噪技术进入了主流音频设备。但这款耳机颠覆了这一概念,利用人工智能增强佩戴者的听力,而不仅仅是麦克风拾取的声音。从理论上讲,任何拥有像样的人工智能加速器和麦克风输入的设备都能提供这种选择性降噪功能。 ... PC版: 手机版:

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科学家们正在退出 Twitter 并寻找替代品 今年早些时候,皮尤研究中心报道称,大多数美国推特用户表示,自从去年马斯克接管以来,他们在该平台上的使用时间有所减少。现在,新数据表明,另一个重要的用户群体也在退出推特。 根据《自然》杂志对数千名科学研究人员进行的调查,超过一半使用推特的科学研究人员报告称他们在平台上的使用时间减少了,或者干脆就离开了这个平台。并且近一半接受调查的人表示,他们已经转向了 Mastodon 等替代社交平台。 在接受调查的 9200 名研究人员中,超过47%的人表示他们减少了在该网站上的使用时间,而近7%的人报告称他们已经完全退出了该网站。值得注意的是,几乎相同数量的人表示,他们在过去一年里已经在至少一个新平台上开设了账户。 《自然》杂志指出,推特在历史上一直是研究人员和科学家的重要平台。它被用于宣传研究和促进科学辩论。但现在情况已经改变。许多用户现在感觉在这个优先考虑付费验证用户内容的平台上,他们的声音被淹没了。 而且这家公司将其供研究人员使用的API变得非常昂贵,大多数人现在无法再访问。因此,虽然并非所有接受《自然》杂志采访的研究人员都准备完全放弃推特,但该公司的策略似乎确实疏远了科学界的大部分人。

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科学家通过简单的声光治疗清除化疗脑雾 化疗是我们治疗许多癌症的最佳方法之一,但不幸的是,化疗的影响遍及全身,包括大脑。患者经常会出现"脑雾",即记忆力、注意力和决策能力出现问题,影响他们的思维和行为。虽然化疗结束后这种症状通常会消失,但在几个月内,它可能会对日常生活造成令人沮丧的干扰。但是,麻省理工学院(MIT)研究人员的一项新研究可能发现了一种相当简单的治疗方法,可以消除这些不良影响,最重要的是,它比化疗本身的创伤性更小。你所要做的就是每天看一些闪烁的灯光,听一些声音。研究小组之前的研究发现,以 40 赫兹的频率闪烁的灯光和相同音调的声音可以刺激大脑产生更多的伽马振荡。这些脑电波的频率在 25 赫兹到 80 赫兹之间,会在高度警觉时产生,有助于集中注意力。由于阿尔茨海默氏症患者似乎在这些伽马波方面存在问题,麻省理工学院的研究小组想知道这是否能成为一种简单的治疗方法来改善他们的症状。果然,在小鼠身上进行的实验表明,光和声音治疗后,炎症减轻了,被认为会导致神经退化的有毒蛋白质水平降低了,认知测试也有所改善。在新的研究中,麻省理工学院的研究人员将注意力转向了另一种疾病化疗脑。研究小组在患有化疗脑病的小鼠身上测试了这种疗法,让它们连续五天服用普通化疗药物顺铂,然后停药五天,再服药五天,模仿人类的剂量制度。一些小鼠接受了"伽马疗法",每天暴露在40赫兹的光和声中一小时,而对照组则只接受化疗。三周后,对照组小鼠出现了许多已知的化疗对大脑的影响,包括脑容量变小、DNA损伤、炎症以及神经元周围的保护膜髓鞘受损。产生髓鞘的脑细胞(称为少突胶质细胞)数量也减少了。然而,在化疗期间每天接受伽马射线治疗的小鼠,所有这些症状都明显减轻。它们在测量动物记忆力和执行功能的测试中也表现得更好。研究人员在分析基因表达时发现,接受伽马疗法的小鼠体内与炎症和细胞死亡有关的基因受到了抑制。"这种治疗方法可以减少DNA损伤,减轻炎症,增加少突胶质细胞的数量,而少突胶质细胞是产生轴突周围髓鞘的细胞,"该研究的资深作者Li-Huei Tsai说。"我们还发现,这种治疗方法改善了动物的学习和记忆,增强了动物的执行功能。"研究发现,伽马疗法的益处至少部分持续到治疗后的四个月。研究发现,伽马疗法如果与化疗同时进行,效果会更好,而不是在化疗后才开始。后续研究发现,接受另一种化疗药物甲氨蝶呤治疗的小鼠也有类似的积极效果。虽然小鼠试验是通过脑部植入物直接向神经元传递光和声,但之前针对阿尔茨海默氏症的人体试验表明,只需使用同步屏幕和扬声器设置,就能取得类似的疗效。如果成功,这将成为对人类患者进行化疗的标准配置,从而减少救命治疗带来的不适。研究小组还计划对帕金森病和多发性硬化症等其他神经系统疾病进行伽马疗法试验。针对人类阿尔茨海默病患者的临床试验已经开始。这项研究发表在《科学转化医学》杂志上。 ... PC版: 手机版:

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科学家设计的新方案可以让碳捕集所需的能量将来自太阳

科学家设计的新方案可以让碳捕集所需的能量将来自太阳 在新工艺中,空气通过一种液体来捕捉二氧化碳。如果用光照射液体,温室气体就会再次释放并被收集起来。图片来源:苏黎世联邦理工学院因此,苏黎世联邦理工学院的研究人员正在开发一种利用光的新方法。通过这种方法,未来碳捕集所需的能量将来自太阳。在电化学能源系统教授玛丽亚-卢卡茨卡娅的领导下,科学家们正在利用这样一个事实:在酸性水液中,二氧化碳以二氧化碳的形式存在,但在碱性水液中,二氧化碳会反应生成碳酸盐,即碳酸盐。这种化学反应是可逆的。液体的酸性决定了它是含有二氧化碳还是碳酸盐。为了影响液体的酸性,研究人员在液体中加入了能对光产生反应的分子(称为光酸)。如果用光照射这种液体,这些分子就会使其呈酸性。而在黑暗中,它们又会恢复到原来的状态,使液体呈碱性。这就是 ETH 研究人员的方法的详细工作原理:研究人员在黑暗中将空气通过含有光酸的液体,从而从空气中分离出二氧化碳。由于这种液体呈碱性,二氧化碳会发生反应并形成碳酸盐。一旦液体中的盐分积累到一定程度,研究人员就用光照射液体。这使得液体呈酸性,碳酸盐转化为二氧化碳。二氧化碳从液体中冒出,就像在可乐瓶中一样,可以收集到储气罐中。当液体中几乎不剩任何二氧化碳时,研究人员关闭光源,循环重新开始,液体就可以捕获二氧化碳了。"然而,在实践中出现了一个问题:所使用的光酸在水中并不稳定。"卢卡茨卡娅研究小组的博士生、本研究的第一作者安娜-德弗里斯(Anna de Vries)说:"在最早的实验过程中,我们发现分子在一天后就会分解。"于是,卢卡茨卡娅、德弗里斯和他们的同事分析了分子的衰变。他们不是在水中,而是在水和有机溶剂的混合物中进行反应,从而解决了这个问题。科学家们通过实验室实验确定了两种液体的最佳比例,并通过巴黎索邦大学研究人员的模型计算解释了他们的发现。首先,这种混合物能让光酸分子在溶液中保持稳定近一个月。另一方面,它确保了光可以根据需要在酸性和碱性溶液之间来回切换。如果研究人员使用的有机溶剂不含水,反应将是不可逆的。其他碳捕获过程也是循环往复的。一种成熟的方法是使用过滤器在环境温度下收集二氧化碳分子。为了随后从过滤器中清除二氧化碳,必须将过滤器加热到约 100摄氏度。然而,加热和冷却都是高能耗的:它们占过滤器方法所需能源的大部分。Lukatskaya说:"相比之下,我们的工艺不需要任何加热或冷却,因此所需的能源要少得多。不仅如此,ETH 研究人员的新方法还可能仅靠阳光就能工作。我们系统的另一个有趣之处在于,我们可以在几秒钟内从碱性变为酸性,并在几分钟内恢复到碱性。这让我们可以比温度驱动系统更快地在碳捕获和碳释放之间切换。"通过这项研究,研究人员表明,光酸可以在实验室中用于捕获二氧化碳。下一步,他们将进一步提高光酸分子的稳定性,使其走向市场。他们还需要研究整个过程的参数,以进一步优化该过程。参考文献:《溶解调谐光酸作为二氧化碳捕获和释放的稳定光驱动 pH 开关》,作者:Anna de Vries、Kateryna Goloviznina、Manuel Reiter、Mathieu Salanne 和 Maria R. Lukatskaya,2023 年 12 月 20 日,《材料化学》。DOI: 10.1021/acs.chemmater.3c02435编译自/scitechdaily ... PC版: 手机版:

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科学家利用机器学习技术归纳出抹香鲸的"字母表"

科学家利用机器学习技术归纳出抹香鲸的"字母表" 访问:Saily - 使用eSIM实现手机全球数据漫游 安全可靠 源自NordVPN 这项研究涉及尾音一系列具有不同语言功能的变化。"我们发现,在尾音结构中存在着以前未曾描述过的变化,"CSAIL 主任 Daniela Rus说。"我们发现,抹香鲸发出声音的尾音类型并不是任意的,而是构成了一个新发现的组合编码系统。"几十年来,鲸的发声一直是研究的一个重要课题,而这项新研究背后的团队表示,他们在这种健谈的海洋哺乳动物中发现了以前未知的细微差别。论文指出,之前的研究已经注意到抹香鲸有 150 种不同的叫声。该报告解释说:"其中一部分已被证明能够编码有关呼叫者和氏族身份的信息。然而,抹香鲸相互通信方式的几乎所有其他方面,包括其结构和信息承载能力等基本问题,仍然是未知的。"这些研究小组借鉴了今年六月去世的海洋生物学家先驱罗杰-佩恩的研究成果,佩恩最具影响力的工作涉及座头鲸的交流。研究小组部署了机器学习解决方案,对研究员谢恩-吉罗(Shane Gero)在东加勒比海小岛多米尼克海岸收集的 8719 条抹香鲸数据集进行分析。研究小组的方法改变了以往研究单个尾音的分析方法。如果把声音作为鲸鱼之间的交流来研究,就会形成一幅更丰富的画面。语境细节使用音乐术语进行分类。其中包括节奏、韵律、装饰音和震颤。由此,研究小组分离出了抹香鲸的拼音字母。Rus 说:"这种音标可以系统地解释所观察到的尾音结构的变化。我们认为,这有可能是人类语言之外的第一个例子,在这个例子中,交流提供了一个语言概念模式二重性的例子。这是指一组单独的无意义元素可以组合成更大的有意义单元,有点像把音节组合成单词。"这些"词"的含义根据不同的语境而有所不同。论文补充道:我们的研究结果表明,抹香鲸的发声形成了一个复杂的组合式交流系统:看似随意的尾音类型可以通过节奏、节拍、震颤和装饰音的组合来解释。大型组合发声系统在自然界中极为罕见;然而,抹香鲸对这种系统的使用表明,它们并不是人类独有的,也可能产生于截然不同的生理、生态和社会压力。虽然这一突破令所有相关人员兴奋不已,但仍有许多工作要做,首先是抹香鲸,然后可能扩展到其他物种,如座头鲸。 ... PC版: 手机版:

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