Siri và HomePod, sẽ có khả năng nhận diện âm thanh và vị trí các vật thể xung quanh

Các loa thông minh và trợ lý ảo hiện nay chỉ nghe các từ khóa như Hey Siri, Ok Google… Hay như một vài loa thông minh có thêm tính năng cân chỉ phòng nghe các âm tần phản xạ để điều chỉnh EQ phù hợp. Tuy nhiên các nhà nghiên cứu cho rằng nếu để loa thông minh chủ động nghe và phân thích các vật thể xung quanh, phân tích các nguồn tiếng động xung quanh sẽ giúp cho loa có thêm nhiều tính năng và khả năng tương tác với người dùng.

Cụ thể trong loa sẽ có một hệ thống cảm biến nhận biết âm thanh và vị trí, hướng của âm thanh đến từ đâu trong không gian. Mỗi khi một âm thanh phát ra thì loa có thể nhận biết được tiếng động đó phát ra từ đâu, hoặc phát ra từ vật thể nào. Loa thông minh sẽ có thể thông báo đến người dùng bằng âm thanh hoặc notification trên điện thoại như âm thanh báo của lò vi sóng, máy giặt hay tiếng chuông có người gọi cửa.



Trong bài viết "Automatic Class Discovery and One-Shot Interactions for Acoustic Activity Recognition" giới thiệu khả năng nghe, tiếp thu và xử lý liên tục của loa với những âm thanh xung quanh. Tuy nhiên các âm thanh gốc sẽ không được lưu giữ trực tiếp trên thiết bị hay gửi về cloud, mà thiết bị sẽ tạo các tags và nhãn để gán lên các âm thanh. Sau một thời gian học hỏi, hệ thống sẽ có khả năng phân tích cụm dữ liệu dựa trên các tags và nhãn sẵn có khi có một âm thanh quen thuộc hiện lên và thông báo cho người dùng.

Để loa có khả năng học hỏi, loa sẽ hỏi người dùng những câu hòi như "Đó là âm thanh gì?" hoặc hỏi xác nhận đó có phải là tiếng của máy xay sinh tố hay không. Người dùng có thể có xác nhận âm thanh đó là gì ví dụ như tiếng của máy xay cà phê, lúc này loa sẽ lưu lại các nhãn cho âm thanh và vị trí tương tự cho những lần sau. Sau một thời gian, loa sẽ có một bộ dữ liệu các nhãn âm thanh cùng với vị trí của các nguồn âm thanh xung quanh. Điều này sẽ giúp cho loa thông minh có thể tăng khả năng tương tác với các vật dụng trong gia đình.

Mặc dù vẫn chưa có kế hoạch cụ thể để áp dụng công nghệ này vào thực tế. Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy độ chính xác phù hợp với các hoạt động thường ngày của đa số người dùng, và khi áp dụng thực tế sẽ mang thêm cho nhiều tính năng thông minh mới.