Fabian
Der smarte Lautsprecher HomePod kommt sicher auch bei vielen unserer Leser zum Einsatz. Wie jedoch erkennt der intelligente die Stimme des Besitzers für Siri-Anfragen heraus, wenn es noch weitere Umgebungsgeräusche wie Lärm oder Musik, gibt? Das Apple-Team, das sich mit Audio Engineering auseinandersetzt, gibt nun in einem Blogeintrag einige Informationen preis, wie Machine Learning dafür sorgt, dass einen der HomePod allen Widrigkeiten zum Trotz bei Sprachanfragen erkennt.
Für die Sprachanfragen per Siri-Assistentin kommt vor allem der integrierte A8-Chip im HomePod zum Einsatz, der die Genauigkeit von Sprachaussagen auch aus der Ferne verbessern soll. Denn: Auch wenn beispielsweise in der Umgebung Musik abgespielt wird, oder der Sprachbefehl aus großer Entfernung erfolgt, hat der HomePod entsprechende Signale eindeutig zu identifizieren, zu unterscheiden und zu verwerten.
Benutzerdefinierte Mehrkanalfilterung und lernfähige Module
Da sich der englischsprachige Blogeintrag des Apple-Teams vornehmlich an andere Ingenieure richtet, wird entsprechendes technisches Fachvokabular verwendet. Im Großen und Ganzen lässt sich jedoch sagen: Der HomePod verwendet eine benutzerdefinierte Mehrkanalfilterung zur Unterdrückung von Echos und Hintergrundgeräuschen. Eigenständige lernfähige Module konzentrieren sich dabei nur auf die Person, die „Hey Siri“ sagt, wenn sich mehrere Personen in einem Raum unterhalten.
Der Blogeintrag listet neben vielen technischen Erklärungen, die die Mechanismen dieses Systems aufzeigen, auch einige Testresultate auf, und erklärt, dass der Soundprozessor des HomePods weniger als 15 Prozent eines A8-Kerns beansprucht – eine beeindruckende Zahl, vor allem im Hinblick auf das energiesparende Ziel, das die Apple-Ingenieure beim HomePod ausgegeben haben. Unter den detaillierten Ausführungen findet sich ganz am Ende des Artikels auch noch eine Möglichkeit, Audio-Beispiele samt Umgebungsgeräuschen wie einer Spülmaschine oder lauter Musik abzuspielen, die durch die Mechanismen des HomePods verbessert worden sind.
Freddy
Marlene
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