Математики-армяне создали убирающий посторонние звуки во время звонков сервис

Материал из Викиновостей, свободного источника новостей

30 января 2019 года

Математики из Армении создали сервис, который убирает посторонние звуки во время звонков. С помощью нейросетей Krisp определяет раздражающие шумы (вроде плача ребенка или шуршания бумаги) и в реальном времени вырезает их из аудиопотока.

Krisp — продукт американской компании с армянскими корнями 2Hz, которую в 2017 году основали два друга: Давит Багдасарян и Артавазд Минасян, пишет vc.ru.

Пользователь может выбрать, какие шумы блокировать: входящие или исходящие. Первый способ подходит для ситуаций, когда собеседник (или собеседники) находится на оживленной улице. Второй — когда пользователь хочет скрыть свое окружение. Например, если звонок застал его в кофейне по пути на работу.

Приложение способно различать и подавлять такие звуки, как шум улицы, кафе или аэропорта, детский плач, шуршание бумаги, стук клавиш и многие другие.

Шумоподавление сервиса работает благодаря технологии машинного обучения. Команда проекта собрала два датасета: в первом было несколько десятков тысяч аудиозаписей с различными звуками-шумами (например, автомобильной сигнализации). Во втором — примеры чистой речи, записанной в студии.

Затем разработчики стали генерировать сэмплы — накладывать шумы на чистую речь и создавать множество вариантов комбинаций с разными звуками и уровнями громкости. Например: тихая речь с громким звуком пожарной сирены, громкая речь с громким звуком пожарной сирены, громкая речь с тихим звуком пожарной сирены, тихая речь с тихим звуком пожарной сирены и так далее.

Далее они создали нейросеть и использовали получившиеся сэмплы для ее обучения. Если грубо: давали образец речи с шумами, образец чистой речи без шумов и предлагали убрать лишнее.

И повторяли процедуру множество раз, пока нейросеть не научилась эффективно распознавать и убирать шумы.

Давит Багдасарян родился и вырос в Армении, а также получил степень магистра в области компьютерных наук в Ереванском государственном университете. Со студенческих лет он работал в местных аутсорс-компаниях, которые создавали ИТ-продукты для зарубежных клиентов — в том числе из США. В 2008 году руководство предложило Багдасаряну переехать в США и возглавить департамент информационной безопасности.

В 2016 году устроился в компанию Twilio, которая разрабатывает API для корпоративных коммуникаций. Из-за разницы во времени ему приходилось коммуницировать с командой по вечерам, и он не знал, где его застанет очередной звонок: в гостях с шумными детьми, в кафе или где-то еще. «И я подумал, что было бы круто иметь под рукой сервис, который скрывал бы окружение, чтобы другие участники беседы не могли понять, где ты находишься», — вспоминает Багдасарян. В конце 2016 года Багдасарян рассказал об этой идее своему приятелю, доктору математических наук Артавазду Минасяну. К тому времени у него уже было несколько компаний в ИТ-сфере. Кроме того, он как раз искал интересные проекты в сфере машинного обучения.

Минасян начал изучать, как можно реализовать идею, и привлек знакомого математика Степана Саргсяна (сейчас он главный научный сотрудник 2Hz). Осенью 2017 года Багдасарян окончательно решил уволиться из Twilio и переехать всей семьёй в Армению. Через несколько недель после возвращения они вместе с Минасяном открыли 2Hz.

Источники[править]

Creative Commons
Creative Commons
Эта статья содержит материалы из статьи «Математики-армяне создали убирающий посторонние звуки во время звонков сервис», опубликованной PanARMENIAN.Net и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC-BY 3.0 Unported).
Эта статья загружена автоматически ботом NewsBots в архив и ещё не проверялась редакторами Викиновостей.
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.

Комментарии[править]

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.