es.wedoany.com Noticia: La startup islandesa Treble ha desarrollado un programa acústico basado en simulación física, con el objetivo de reemplazar los métodos tradicionales que dependen de grandes cantidades de prueba y error en el desarrollo actual de sonidos con IA, ayudando a los ingenieros a crear sonidos generados por IA para robots, dispositivos portátiles y otros dispositivos inteligentes. La empresa, fundada hace cinco años, tiene su sede en Islandia.
La plataforma de Treble utiliza algoritmos patentados en los campos de la simulación acústica y el audio espacial. La empresa afirma que estos algoritmos pueden lograr un realismo acústico con precisión de nivel de medición a una velocidad muy superior a la de los métodos de simulación existentes. "El sonido siempre ha sido ignorado", dijo Finnur Pind, CEO de Treble, en una entrevista con Design News. "La IA necesita entrenamiento para enseñar a los robots a reconocer sonidos y voz. La IA necesita experimentar una gran cantidad de escenarios sonoros". Pind explicó a Design News que los métodos actuales de simulación acústica se basan en la acústica geométrica, que implica aproximaciones de alta frecuencia del sonido, y que este método no siempre es preciso. En contraste, el método de simulación acústica de Treble se basa en la simulación numérica de ondas acústicas, resolviendo directamente la ecuación de onda al capturar fenómenos ondulatorios como difracción, fase y dispersión.
El rendimiento del audio con IA se ve afectado por factores acústicos como la acústica de la sala y la reverberación, la distancia y localización de la fuente sonora, los altavoces competidores y el ruido de fondo, así como las características del micrófono y la ubicación del dispositivo. Una simulación acústica más precisa permite mejorar la mejora de voz multicanal y reducir la tasa de error de palabras. El algoritmo híbrido de Treble supera al software tradicional al modelar con precisión reflexiones simples, difracción y dinámicas de salas acopladas, logrando simulaciones precisas en escenarios complejos y capturando efectos de baja frecuencia que otros métodos pasan por alto.
Treble también puede lograr una simulación realista de la propagación de la propia voz y la acústica de dispositivos con múltiples micrófonos, generando datos de entrenamiento y prueba de alta fidelidad para sistemas de voz con IA, auriculares, audífonos y sistemas avanzados de conjuntos de micrófonos. La empresa afirma que esta plataforma de simulación se puede utilizar para sistemas de voz con IA y diálogo, generación de datos de audio sintéticos, prototipos virtuales de hardware de audio, robótica e IA integrada, acústica automotriz y sistemas de infoentretenimiento, así como datos de audio espacial e inmersivos. Pind prevé que esta plataforma de simulación acortará el tiempo de desarrollo de estas aplicaciones.
Teniendo en cuenta la amplia variabilidad del habla, Treble ha desarrollado un ranking que ofrece evaluaciones comparativas integrales, fáciles de usar e impulsadas por la comunidad para evaluar el rendimiento del reconocimiento automático del habla que refleja escenarios de implementación reales. Las condiciones de evaluación se basan en escenarios de campo lejano de usuarios finales reales, y los resultados de las evaluaciones comparativas se dividen según diferentes escenarios (por ejemplo, fáciles, moderados, difíciles) para proporcionar más información. Según Pind, Treble perfeccionará las versiones futuras de la plataforma de sonido con IA para que la herramienta sea más fácil de usar para usuarios sin conocimientos acústicos.
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