Das Konzept des semantischen H\u00f6rens besteht darin, den Inhalt dessen, was jemand sagt, zu erkennen, anstatt sich auf die Art und Weise zu konzentrieren, wie es ausgedr\u00fcckt wird. Durch diesen Ansatz k\u00f6nnten zuk\u00fcnftige H\u00f6rger\u00e4te und Kopfh\u00f6rer entwickelt werden, die dem Tr\u00e4ger erm\u00f6glichen, gezielte Ger\u00e4usche auszublenden und andere zu verst\u00e4rken. Dadurch k\u00f6nnten intelligente H\u00f6rger\u00e4te und Kopfh\u00f6rer geschaffen werden.<\/p>\n
Diese innovativen Kopfh\u00f6rer h\u00e4tten die F\u00e4higkeit, Ger\u00e4usche wie das Weinen von Babys, Vogelgezwitscher oder Weckerklingeln h\u00f6rbar zu machen, sodass der Tr\u00e4ger sie wahrnehmen kann. K\u00fcrzlich wurde auf dem ACM Symposium ein Prototyp eines solchen Systems von Forschern der University of Washington vorgestellt. <\/p>\n
Die Funktionsweise des Systems besteht darin, dass handels\u00fcbliche Kopfh\u00f6rer mit Ger\u00e4uschunterdr\u00fcckung \u00fcber eine Smartphone-App verbunden werden. Die in diesen Kopfh\u00f6rern integrierten Mikrofone, die normalerweise zur Unterdr\u00fcckung von Ger\u00e4uschen verwendet werden, werden umgewandelt, um auch die Umgebungsger\u00e4usche des Tr\u00e4gers aufzunehmen. Anschlie\u00dfend werden diese Umgebungsger\u00e4usche einem neuronalen Netzwerk auf dem Smartphone vorgespielt. Das Netzwerk ist in der Lage, bestimmte Ger\u00e4usche in Echtzeit zu verst\u00e4rken oder zu unterdr\u00fccken, basierend auf den individuellen Vorlieben des Nutzers.<\/p>\n
Das Team hat das Netzwerk durch das Training mit Tausenden von Audiobeispielen aus Online-Datens\u00e4tzen und verschiedenen lauten Umgebungen geschult, um es zu optimieren. Nachfolgend wurde ihm beigebracht, 20 g\u00e4ngige Ger\u00e4usche wie ein Gewitter, eine Toilettensp\u00fclung oder das Zerbrechen von Glas zu erkennen.<\/p>\n
Um ihren Prototypen zu testen, haben die Forscher neun Teilnehmer in B\u00fcros, Parks und auf Stra\u00dfen platziert. Das System zeigte eine gute F\u00e4higkeit, Ger\u00e4usche effektiv zu d\u00e4mpfen und zu verst\u00e4rken, selbst in untrainierten Situationen. Allerdings hatte es leichte Schwierigkeiten, menschliche Sprache von Hintergrundmusik, insbesondere Rap-Musik, zu unterscheiden.<\/p>\n
Seit langer Zeit bem\u00fchen sich Forscher darum, das sogenannte Cocktail-Party-Problem zu l\u00f6sen, bei dem ein Computer in der Lage sein soll, sich wie Menschen auf eine einzelne Stimme in einem \u00fcberf\u00fcllten Raum zu konzentrieren. Marc Delcroix, ein f\u00fchrender Forscher bei NTT Communication Science Laboratories in Kyoto, der sich mit Sprachverbesserung und -erkennung befasst, jedoch nicht an dem Projekt beteiligt war, betont, dass diese neue Methode einen bedeutenden Fortschritt darstellt und das Potenzial der Technologie verdeutlicht.<\/p>\n
Diese Errungenschaft ist \u00e4u\u00dferst vorteilhaft f\u00fcr das Fachgebiet, da sie die ersten sind, die ein vollst\u00e4ndiges binaurales Echtzeit-Zielger\u00e4uschextraktionssystem vorschlagen. Zwar gab es bereits \u00e4hnliche Ideen, insbesondere im Bereich der Sprachseparation, jedoch stellen sie eine Neuheit dar.<\/p>\n
Laut Shyam Gollakota, Assistenzprofessor an der University of Washington und Mitwirkender des Projekts, k\u00f6nnen heutige Headsets mit Ger\u00e4uschunterdr\u00fcckung Musik abspielen, selbst wenn die Ger\u00e4uschunterdr\u00fcckung aktiviert ist. In unserem Fall geben wir jedoch mithilfe unserer maschinellen Lernalgorithmen die tats\u00e4chlich interessanten Ger\u00e4usche aus der Umgebung wieder, anstatt Musik abzuspielen.<\/p>\n
Gollakota ist begeistert von den M\u00f6glichkeiten, die diese Technologie bietet, um Menschen mit H\u00f6rverlust zu unterst\u00fctzen, da herk\u00f6mmliche H\u00f6rger\u00e4te in lauten Umgebungen nur begrenzten Nutzen haben k\u00f6nnen. Er betont, dass dies eine einzigartige Gelegenheit ist, die Zukunft intelligenter H\u00f6rger\u00e4te durch verbessertes H\u00f6ren zu gestalten.<\/p>\n
Diese F\u00e4higkeit, selektiv zu entscheiden, was wir h\u00f6ren m\u00f6chten und was nicht, k\u00f6nnte auch Menschen in verschiedenen Berufen zugutekommen, beispielsweise im Gesundheitswesen, beim Milit\u00e4r, in der Technik sowie Fabrik- oder Bauarbeitern, die ihr Geh\u00f6r sch\u00fctzen und dennoch kommunizieren m\u00f6chten.<\/p>\n
Laut Mack Hagood, au\u00dferordentlicher Professor f\u00fcr Medien und Kommunikation an der Miami University in Ohio und Autor von „Hush: Media and Sonic Self-Control“, k\u00f6nnte ein solches System uns erstmals eine gewisse Kontrolle \u00fcber die Ger\u00e4usche geben, die uns umgeben – sowohl positive als auch negative. Dies sei ein lang ersehnter Traum, so Hagood, der nicht an dem Projekt beteiligt war. Es w\u00e4re praktisch, wenn wir einfach ankreuzen k\u00f6nnten, ob wir diese Ger\u00e4usche h\u00f6ren m\u00f6chten oder nicht. Diese Einschr\u00e4nkung der Wahrnehmung k\u00f6nnte zu einer verbesserten Kommunikation beitragen und sollte ernsthaft in Betracht gezogen werden. Er erkl\u00e4rt, dass jedes Mal, wenn wir uns f\u00fcr Kontrolle und Wahlm\u00f6glichkeiten entscheiden, wir den Zufall und gl\u00fcckliche Zuf\u00e4lle au\u00dfer Acht lassen. Er betont, dass wir im Voraus festlegen, was wir h\u00f6ren m\u00f6chten und was nicht. Daher k\u00f6nnen wir nicht sicher sein, ob wir wirklich etwas gerne geh\u00f6rt h\u00e4tten.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: Ger\u00e4uschunterdr\u00fcckung + SmartphoneApp + H\u00f6rverlust<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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