AI-enhanced audio: three ways it is changing the game

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En attribuant une signification à chaque onde sonore, l'intelligence artificielle (IA) transforme les expériences audio ordinaires en phénomènes extraordinaires. Grâce à l'IA, les conférences classiques deviennent des expériences immersives, la musique d'ambiance s'enrichit de nouvelles émotions, les systèmes de sonorisation sont optimisés et l'audio piloté par l'IA apporte une précision méticuleuse aux inspections industrielles.

L'intelligence artificielle (IA) est l'une des technologies les plus importantes de notre génération. Dans le monde de l'audio, l'IA modifie radicalement la façon dont nous percevons le son et interagissons avec lui. Elle transforme la clarté des réunions virtuelles et des salles de classe à distance; elle crée de nouvelles façons de surveiller les équipements mécaniques et électriques; elle est utilisée pour affiner les performances des voitures; et elle est utilisée pour identifier les klaxons illégaux dans les applications de gestion du trafic.

Dans ce blogue, nous examinons trois des principales tendances technologiques qui émergent à mesure que les applications audio améliorées par l'IA arrivent à maturité.

Tendance 1 : L'IA améliore la clarté des communications

Dans le monde en constante évolution de l'interaction virtuelle, l'IA est à la pointe de la lutte contre les anomalies sonores préjudiciables telles que les échos, les hurlements et les bruits de fond.

L'IA peut réduire les échos
Les échos diminuent la qualité du son, entravent la reconnaissance vocale et rendent la communication peu claire, en particulier lors d'appels audio et vidéo avec des délais de transmission. Contrairement aux méthodes traditionnelles de suppression de l'écho, qui peuvent être perturbées par le bruit ambiant et les mouvements de l'appareil, la technologie d'apprentissage en profondeur de l'IA est capable de mettre à jour dynamiquement l'efficacité de la suppression de l'écho en temps réel sur la base des signaux et des informations sur l'environnement.

L'IA peut réduire les hurlements
Beaucoup d'entre nous peuvent imaginer l'inconfort causé par des bruits soudains et déstabilisants lors d'une vidéoconférence. Caractérisé par des bruits aigus et irritants, le « hurlement » se produit lorsque les appareils sont trop proches les uns des autres, ce qui provoque une rétroaction acoustique. Il peut constituer une perturbation extrêmement désagréable pour les réunions à distance, entravant le flux de communication et entraînant la perte d'informations importantes. La technologie adaptative de suppression des hurlements par l'IA et les algorithmes de rétroaction acoustique résolvent ces problèmes tout en préservant la qualité du son et l'amplification.

L'IA peut réduire le bruit de fond
La réduction du bruit pilotée par l'IA affine le signal audio, éliminant les bruits de fond indésirables et amplifiant la clarté de la parole. Ainsi, toutes les réunions virtuelles et les cours à distance sont aussi clairs que s'ils avaient lieu en personne.

Tendance 2 : L'IA améliore la surveillance des équipements mécaniques et électriques

Dans de nombreux environnements industriels, une méthode courante pour identifier les défauts mécaniques consiste à écouter les sons qu'ils produisent. Un inspecteur électrique expérimenté, par exemple, peut « entendre » des sons anormaux provenant d'un transformateur. En écoutant le son, il peut déterminer si le transformateur est surchargé ou présente un mauvais contact interne.

La détection par l'oreille humaine présente toutefois des inconvénients évidents. Tout d'abord, il est impossible pour l'homme de se concentrer sur la détection des défauts 24h/24 et 7j/7. En outre, la présence – ou l'absence – d'expérience peut grandement influer sur le succès de la détection des défauts. De plus, l'oreille humaine n'est pas en mesure de capter des sons brefs et abrupts pour les analyser en détail; nous devons écouter des sons sur une période plus longue pour cerner un problème.

Les systèmes algorithmiques dotés d'IA, en revanche, peuvent facilement surmonter tous ces défis. La reconnaissance des formes sonores par l'IA permet de surveiller les sons en temps réel, ce qui permet de déterminer l'état de l'équipement et d'identifier les sons anormaux. Il est ainsi possible de créer des solutions automatisées d'inspection de la qualité. La détection audio par IA peut également identifier les risques potentiels dans le secteur de l'électricité, tels que les anomalies dans les sous-stations et la surveillance du réseau électrique.

Tendance 3 : L'IA identifie l'origine des sons

La localisation des sources sonores associe des réseaux de microphones à la technologie de formation de faisceaux (filtrage spatial) pour localiser l'origine des sons. Dans des conditions idéales, cette technique peut s'avérer très utile pour améliorer l'expérience audio dans divers domaines. Toutefois, en présence d'un bruit de fond excessif ou de plusieurs personnes parlant simultanément, les applications traditionnelles de formation de faisceaux et leurs algorithmes améliorés ont souffert de problèmes de précision lorsqu'ils tentaient de localiser l'origine des sons.

Les algorithmes améliorés par l'IA peuvent remédier à cette situation. Dans le cas de la vidéoconférence, il s'agit de mettre en évidence l'orateur actif parmi une foule de participants. L'amélioration de la précision spatiale peut également être utilisée pour identifier et localiser les bruits du moteur lors de la mise au point des performances dans l'industrie automobile.

Cette technologie joue également un rôle important dans la gestion du trafic. Ici, la localisation des sources sonores alimentée par l'IA peut être utilisée pour surveiller les signaux sonores en temps réel dans la circulation, ainsi que pour identifier et localiser les véhicules qui utilisent leur klaxon de manière illégale. Utilisée dans le cadre d'un système de gestion intelligente du trafic, cette solution automatisée réduit le besoin de patrouilles manuelles, améliore l'efficacité de la gestion du trafic, joue un rôle dissuasif et renforce la sécurité globale du trafic.

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