소음제거 헤드폰 영역에서는 사용자에게 청각 환경에 대한 탁월한 제어 기능을 약속하는 획기적인 혁신이 곧 다가오고 있다. 기존의 소음제거기술은 원치 않는 소음을 줄이는 데 탁월한 반면, 워싱턴대학교 연구팀은 "의미적 청각" 경험을 재정의하고 있다. 이 혁신적인 개념은 사용자가 실시간으로 듣고싶은 소리를 선택적으로 선택할 수 있도록 하여 개인화된 청각 경험에 큰 도약을 가져온다.

일반적으로 소음 제거 헤드폰은 다양한 시나리오에서 유용한 기능인 주변 소음을 제거하거나 줄이는 데 중점을 둔다. 그러나 사용자 기본 설정에 따라 특정 사운드를 선택적으로 취소하는 기능이 부족하다. 혁신에 대한 탐구는 딥러닝 알고리즘을 통합하여 청각 경험을 맞춤화하는 시스템인 의미론적 청각의 개발로 이어졌다.

시맨틱 히어링 헤드폰은 캡처한 오디오를 연결된 스마트폰으로 스트리밍하여 모든 환경 소리를 제거한다. 사용자는 음성 명령이나 스마트폰 앱을 통해 시스템과 상호 작용할 수 있으며, 20가지 사운드 클래스 세트에서 선호하는 사운드를 선택할 수 있다. 이 수업에는 사이렌과 아기 울음소리부터 사람의 말소리, 진공청소기, 새 지저귀는 소리까지 폭넓은 범위가 포함된다. 선택한 사운드만 헤드폰을 통해 전달되어 사용자에게 맞춤형 몰입형 청취 경험을 제공한다.

워싱턴대학교연구팀은 샌프란시스코에서 열린 UIST '23 컨퍼런스에서 획기적인 연구결과를 발표했으며 향후 의미 청각시스템의 상용 버전을 출시할 계획이다. 연구의 수석 저자인 Shyam Gollakota는 소리를 구별하고 처리하기 위해 실시간 지능이 필요한 진정한 의미 청취를 달성하는 것의 복잡성을 강조했다.

의미론적 청각의 고유한 요구 사항에는 빠른 처리가 필요하며, 이는 주로 실시간 응답을 위해 연결된 스마트폰과 같은 장치에서 수행되는 작업이다. 시스템은 청각 환경에 대한 의미 있는 인식을 유지하면서 다양한 방향에서 도착하는 소리와 관련된 지연 및 공간 단서를 통합해야 한다.

다양한 환경에 걸친 광범위한 테스트를 통해 의미론적 청각 시스템은 실제 소음을 제거하는 동시에 목표 소리를 성공적으로 분리하고 추출했다. 22명의 참가자를 대상으로 한 설문조사에서는 압도적으로 긍정적인 결과가 나타났으며, 참가자들은 원본 녹음에 비해 오디오 품질이 향상되었다고 보고했다.

유망한 결과에도 불구하고 특히 유사한 소리를 구별하는 데 어려움이 남아 있습니다. 연구원들은 이러한 한계를 인정하고 보다 광범위한 데이터 세트에 대한 교육을 통해 시스템을 더욱 개선할 것을 제안했다.

의미론적 청각 기술이 발전함에 따라 우리가 청각 환경에 참여하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 개인적인 청취 선호도를 넘어서 의미론적 청력은 특정한 청각적 요구가 있는 개인에게 도움이 될 수 있으며 소음 제거 헤드폰, 보청기 및 보조 청취 장치 분야에 혁명을 일으킬 수 있다. 개인이 자신의 청각 교향곡을 큐레이팅할 수 있는 세상에 대한 약속은 우리에게 가장 공감하는 소리의 풍경을 제어할 수 있는 미래에 우리를 더 가깝게 만든다.

작성자: Impact Lab