カーオーディオの新しい人工知能は、単なる曲以上のものを改善するかもしれません

ハリウッドは、人工知能 (AI) を、無防備な人間に取って代わり、エスカレートする中心的な対立を生み出すディストピア ロボットの操作層として、長年にわたって描写してきました。 最良の参考例として、若いヘイリー・ジョエル・オスメントが、スピルバーグの北極冠が解けて水浸しになった沿岸都市の世界 (おなじみの音ですか?) で、自己認識の人工的な子供であるデビッドを演じていることを想像するかもしれません。 AI: 人工知能 誰が（ネタバレ注意）自殺するだけです。 または、ロビン・ウィリアムズの声を覚えているかもしれません。 アンドリューNDR114 再び、繁栄しようとしている自己認識ロボットであり、（再びスポイラーアラートで）彼の唯一の犠牲者になります。 そしてもちろん、ほぼクリシェな参照があります ターミネーター そして、機械が人間を破壊しようとする黙示録的な世界と、まあ、（ネタバレではない警告）数十年にわたる多くの犠牲者。 しかし、これらのシナリオのいずれにおいても、人間が生活の改善と共存することはありません。

しかし、それは新しい現実です。 人工知能アルゴリズムをオーディオ設計に組み込み、無線アップデートによって継続的に改善することで、運転体験を向上させることができます。 そして、これらのハリウッドの例とは正反対に、そのような AI は実際に人間の生存率を向上させる可能性があります。

楽しみのために

最近まで、オーディオ開発を含むすべてのユーザー インターフェイス (UI) は、車両プログラムの標準的な 36 か月にわたって専門のコーダーによる複雑なプログラミングを必要としていました。 板金のスタイリングと電子ボックスは、開発の後半に個々の要素を調整するためにのみ、指定、調達、並行して開発されます。 ブランドサウンド。 アコースティック・シグネチャー。 同じ貧血システム設計内のすべての個別のイニシアチブは、 製造業者に数十億ドルの費用がかかる.

しかし、人工知能によって、オーディオ体験のデザインにアプローチするはるかに柔軟で効率的な方法が可能になりました。 DSP Concept の Machine Learning Engineering Manager である Josh Morris は、次のように述べています。 「オーディオは自動車業界でますます支配的な機能になりつつありますが、同時に、最新のプロセッサがより多くのメモリと機能を備えてより強力になっているのも見られます。」

そして、システムに焦点を当てた開発プラットフォーム、人工知能、およびこれらの強力なプロセッサを使用して、ドライバーと乗客に新しいレベルの適応性とリアルタイムの応答性を提供します。 . DSP Concept の自動車ビジネス開発責任者である Steve Ernst 氏は、「考えられるすべてのシナリオに対して大量のコードを記述するという従来の必要性に代わって、AI は環境条件とイベントの学習された認識に基づいてシステムの応答性を導きます。

このような学習システムを使用する非常に明白な方法は、車両の「ノイズ除去」です。これにより、冬用タイヤに交換したり、周囲の環境が変化したりした場合でも、プレミアム オーディオを調整および改善できます。 しかし LG Electronics は、DSP Concept の Audio Weaver で実行されるアルゴリズムを開発しました。 後部座席でのエンターテイメント中に映画の台詞を音声で強化して、映画中の爆発と比較して強調し、乗客が重要な内容をよりよく聞き取れるようにするプラットフォーム

もう XNUMX つの非自明な側面は、ブランド化されたオーディオ サウンドが他のノイズの中でどのようにオーケストレーションされるかということです。 この特定の車両では、ラジオやチャイムなどの他のサウンドが自動的にオフになっている間、起動シーケンスをエスカレートする必要がありますか? 各経験値は調整可能です。

繁栄する可能性が高い

世界が電気自動車と自動運転の両方に突入するにつれて、警告音の頻度とニーズは劇的に変化する可能性があります。 たとえば、自動運転タクシーの安全エンジニアは、タイムリーなアラートが必要なときに、乗客がビジュアル ディスプレイの近くにいると想定することはできません。 そして、そのアラートはどのように聞こえますか 約 25 万人の障害を持つアメリカ人 自動運転車は誰のために新しいモビリティの可能性を開くべきですか? 「今のオーディオは、お気に入りの曲を聴くためだけのものではありません」と Ernst 氏は言います。 「自動運転では、ドライバーの関与を維持したり、関与していないドライバーに周囲で起こっていることを警告したりするために必要な、あらゆる種類のアラートがあります。」

DSP Concepts のマーケティング責任者である Adam Levenson 氏は次のように述べています。私たちは、最も複雑なオーディオ製品は車だと言いたいのです。」

たとえば、ドライバーが高速道路で自動運転モードを有効にし、音量を上げて、緊急車両が近づいていることを快く知らずにいるシナリオを想像してみてください。 車両のマイクを使用したサイレン検出の精度 (および距離) で、車は準注意散漫なドライバーに警告しますか? 周囲の騒音を克服し、ドライバーを不必要に驚かせずに十分な注意を払うには、どのように警告を表示する必要がありますか? これらはすべて、事前に開発されたモデル、さまざまなサイレンを使用した事前のトレーニング、およびその後のクラウドベースのチューニングによって調整できます。 「ここで、全体的なオーケストレーションが非常に重要になります」とモリスは説明します。 「[AI の検出] モデルの出力を取得して、それを車内のさまざまな場所に向けることができます。 たぶん、オーディオを下げて、可聴警告信号をトリガーし、ドライバーが注意を払うようにダッシュボードに何かを点滅させます。」

同じことが外部アラートにも当てはまります。 たとえば、静かな電気自動車には歩行者用のアラームが設定されている場合があります。 そのため、新しいキャリブレーションをオフラインで作成し、有効なイノベーションに基づくソフトウェア アップデートとして車両にダウンロードできます。

どこでもイノベーション。 そして、人工知能は、ハリウッドのディストピアの世界を作り出すのではなく、ユートピアの体験を提供します.

著者の予測

今週の私の予測は次のとおりです（皆さん、まだ火曜日です）：オーディオの次の進化には、微妙なリアルタイムのユーザーの喜びを含む、完全で瞬時のフィードバックループが含まれるでしょう。 はい、現在のデザインの多くはエクスペリエンスを改善する可能性がありますが、ユーザー中心のデザイン (UCD) の継続的なキャリブレーションは、乗客の表情、ボディー ランゲージ、およびコメントに基づいてさらに強化される可能性があり、それによってリアルタイムで個別に満足度を調整します。 カメラ、AI、プロセッサ、適応型プラットフォームなど、イネーブラーはすべて揃っています。

はい、以前に聞いたことがあります アダプティブ ムード ライティング 退屈やストレスなどをリモートで検出して安全性を向上させますが、ユーザーが指定したすべてのセンサーのリアルタイムの学習アルゴリズムに基づいて、組み合わせたエクスペリエンスを強化するものは何もありません。

多分私は外挿しすぎています。 しかし、ロビン・ウィリアムズのキャラクターと同じように、私は XNUMX 世紀に渡って生きてきました。