211service.com
Appen lyssnar efter fara när du inte är uppmärksam
En startup utvecklar maskininlärningsteknik som efterliknar hur örat fungerar, vilket man tror kommer att göra det lättare för smartphones och bärbara enheter att ständigt lyssna efter ljud av fara.
En lama kommer att visa några av dess funktioner i en app som heter Audio Aware, som är tänkt att varna hörselskadade smartphoneanvändare och distraherade vandrare (ett problem som tidigare utforskats i Safe Texting While Walking? Snart kan det finnas en app för det). Appen, som är planerad att släppas i mars, kommer att köras i bakgrunden på en Android-smarttelefon, upptäcka ljud som skrikande däck och skrikande sirener och varna dig för dem genom att till exempel avbryta musiken du lyssnar på. Appen kommer med kunskap om ett antal farliga ljud, och användare kommer att kunna lägga till sina egna ljud i appen och dela dem med andra människor.
One Llama hoppas att Audio Aware kommer att väcka intresset bland tillverkare av bärbara prylar, som kan bygga in tekniken i smarta glasögon, smarta klockor och träningsspårare. I dessa enheter kan Audio Aware göra mer än att bara vara uppmärksam på faror: den kan övervaka hälsotillstånd, träningspass eller till och med platser genom att vara uppmärksam på ljuden du gör och ljuden omkring dig. Fågelskådare kanske vill använda den för att förstå skillnaderna mellan, säg, en hansparv och en mörkögd junko.
Kärnan i One Llamas teknologi är vad företaget kallar dess konstgjorda öra. När ljud kommer in i örat, färdas det genom den spiralformade snäckan, som är kantad av små hårceller som vibrerar som stämgafflar när de träffas av vissa frekvenser. One Llamas konstgjorda öra är en mjukvaruversion av detta - i huvudsak en bank av digitala stämgafflar som mäter ljud. Det är baserat på arbete som medgrundaren David Tcheng och andra utförde vid University of Illinois, där han är forskare.
Företaget hävdar att denna metod kan vara snabbare och mer flexibel än andra vanliga metoder för att analysera de olika frekvenserna av vibrationerna som vi hör som ljud.
När det gäller Audio Aware kommer det att fungera genom att lyssna genom din smartphones mikrofon, säger Tcheng, och jämför hela tiden vad den hör med lagrade mallar av varningsljud som den behöver känna igen. När en tillräcklig matchning, t.ex. en biltuta, upptäcks, kommer den att avbryta allt ljud du hör och skicka in en förstärkt version av ljudet den plockar upp, eller kanske en tecknad version av det ljudet som är lättare att känna igen.
Audio Aware kommer att kunna fungera utan tillgång till ett trådlöst nätverk, men den måste strömma ljud till en fjärrserver när den lär sig nya ljud – till exempel i ett nytt land där sirener låter annorlunda än hemma.
Kan appen göra allt den behöver göra i tid för att varna dig innan du kliver framför en mötande bil? Tcheng erkänner den utmaningen men tror att programvaran extraherar ljudfunktioner tillräckligt snabbt för att faktiskt hjälpa användare i realtid. Men One Llamas teknologi är inte idiotsäker. Tcheng gav mig en demonstration av hur One Llamas teknologi kunde plocka ut flera ljud – inklusive krossat glas, en ringande dörrklocka och ett tutande horn – över ljudet från en radio som spelade och katten jamar i hans hem. Även om programvaran korrekt identifierade ljud som glas som gick sönder, identifierade den också felaktigt en dörrklocka som ringde. Med tiden skulle förmodligen systemet lära sig skillnaden.
Richard Stern , en professor vid Carnegie Mellon University som forskar om taligenkänning, säger att ljudbehandlingsmetoder baserade på hur snäckan fungerar har blivit allt vanligare, delvis på grund av att datorernas processorkraft har blivit så mycket billigare med tiden.
Att uppmärksamma hur hörselsystemet bearbetar signaler kan vara till hjälp för att känna igen ljud i framförallt bullriga miljöer, säger han. Men komplexiteten hos ljud vi möter varje dag innebär att ljudigenkänningssystem ständigt försöker komma in på en signal bland många, och det är praktiskt taget omöjligt att förutsäga i förväg hur dessa signaler kommer att kombineras. Människor ligger fortfarande långt före datorer i det avseendet.