fr.wedoany.com Rapport : La start-up islandaise Treble a développé un programme acoustique basé sur la simulation physique, visant à remplacer les méthodes traditionnelles actuelles de développement sonore par IA qui reposent sur de nombreux essais et erreurs, afin d’aider les ingénieurs à créer des sons générés par IA pour les robots, les appareils portables et autres dispositifs intelligents. Fondée il y a cinq ans, l’entreprise a son siège en Islande.
La plateforme de Treble utilise des algorithmes brevetés dans les domaines de la simulation acoustique et de l’audio spatial. L’entreprise affirme que ces algorithmes permettent d’atteindre un réalisme acoustique de précision comparable à celle des mesures, à une vitesse bien supérieure aux méthodes de simulation existantes. « Le son a toujours été négligé », a déclaré Finnur Pind, PDG de Treble, dans une interview accordée à Design News. « L’IA a besoin d’être entraînée pour apprendre aux robots à reconnaître les sons et la parole. L’IA doit être exposée à un grand nombre de scénarios sonores. » Pind a expliqué à Design News que les méthodes actuelles de simulation acoustique reposent sur l’acoustique géométrique, impliquant une approximation des hautes fréquences du son, ce qui n’est pas toujours précis. En revanche, la méthode de simulation acoustique de Treble est basée sur la simulation numérique de l’acoustique ondulatoire, résolvant directement l’équation d’onde en capturant des phénomènes ondulatoires tels que la diffraction, la phase et la diffusion.
Les performances de l’IA audio sont influencées par des facteurs acoustiques tels que l’acoustique de la pièce et la réverbération, la distance et la localisation de la source sonore, les haut-parleurs concurrents et le bruit de fond, ainsi que les caractéristiques du microphone et l’emplacement de l’appareil. Une simulation acoustique plus précise permet une amélioration de la parole multicanal et une réduction du taux d’erreur de mots. L’algorithme hybride de Treble dépasse les logiciels traditionnels en modélisant avec précision les réflexions uniques, la diffraction et la dynamique des pièces couplées, permettant une simulation précise dans des scénarios complexes et capturant les effets basse fréquence que d’autres méthodes négligent.
Treble est également capable de réaliser une simulation réaliste de la propagation de sa propre voix et de l’acoustique des appareils multi-microphones, générant des données d’entraînement et de test haute fidélité pour l’IA vocale, les casques, les écouteurs et les systèmes avancés de réseaux de microphones. L’entreprise indique que cette plateforme de simulation peut être utilisée pour l’IA vocale et les systèmes de dialogue, la génération de données audio synthétiques, le prototypage virtuel de matériel audio, la robotique et l’IA embarquée, l’acoustique automobile et les systèmes d’infodivertissement, ainsi que l’audio spatial et les données immersives. Pind prévoit que cette plateforme de simulation réduira le temps de développement de ces applications.
Compte tenu de la grande variabilité de la parole, Treble a développé un classement offrant un benchmark complet, facile à utiliser et piloté par la communauté, afin d’évaluer les performances de la reconnaissance automatique de la parole dans des scénarios de déploiement réels. Les conditions d’évaluation sont basées sur des scénarios réels en champ lointain pour les utilisateurs finaux, et les résultats du benchmark sont divisés par différents scénarios (par exemple, facile, moyen, difficile) pour fournir davantage d’informations. Selon Pind, Treble perfectionnera les futures versions de sa plateforme sonore IA afin de rendre l’outil plus accessible aux utilisateurs sans connaissances acoustiques.
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