Forscher der University of Washington haben einen neuen Kopfhörer mit Deep-Learning-Algorithmen entwickelt. Damit kann der Benutzer in Echtzeit auswählen, welche Geräusche zu filtern sind. Das Team nennt das System "semantisches Hören". Die Geräusche werden von der Software, die auf einem angeschlossenen Smartphone installiert ist, gezielt gefiltert. Zunächst einmal werden alle Geräusche unterdrückt. Der Nutzer hört nichts. Er kann jedoch per Sprache oder eingetippte Befehle 20 Geräuschklassen wählen, die durchkommen sollen. Im Home-Office könnte dies etwa Baby-Geschrei sein, beim Autofahren Musik, Sirenen und Hupen.
"Um zu verstehen, wie ein Vogel klingt, und dessen Gesang aus allen anderen Geräuschen in einer Umgebung zu extrahieren, sind Echtzeitinformationen erforderlich, die heutige Kopfhörer mit Geräuschunterdrückung nicht erreichen können. Die Herausforderung bestand darin, dass die Geräusche, die Nutzer hören, mit ihrem Gehör synchronisiert werden müssen", so Forscher Shyam Gollakota.
Es wäre einfach gewesen, eine Verzögerung einzubauen, um genügend Zeit für die Signalverarbeitung zu haben. Doch die Stimme einer Person dürfe nicht erst zwei Sekunden, nachdem sie gesprochen hat, zu hören sein. "Das bedeutet, dass die neuronalen Algorithmen Geräusche in weniger als einer Hundertstelsekunde verarbeiten müssen", verdeutlicht der Wissenschaftler.
Aufgrund dieser Zeitknappheit muss das semantische Hörsystem Geräusche auf einem Smartphone verarbeiten und nicht auf leistungsfähigen Cloud-Servern. Da ausserdem Geräusche die Ohren des Menschen aus unterschiedlichen Richtungen erreichen, muss das System diese Verzögerungen und andere räumliche Hinweise beibehalten, damit räumliches Hören weiterhin möglich ist.
Die Ingenieure haben das innovative Hightech-System in Umgebungen wie Büros, Strassen und Parks getestet und konnte Sirenen, Vogelgezwitscher, Alarme und andere Zielgeräusche extrahieren und gleichzeitig alle anderen realen Geräusche entfernen. Jetzt soll der Kopfhörer zur Serienreife gebracht werden.
