Студент института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» МАИ Василий Барабанов создал прототип нейросетевого модуля выборочного шумоподавления.

Эта разработка способна повысить качество жизни людей со слуховыми аппаратами. Устройство классифицирует звуки и может изменять их громкость в зависимости от важности, сообщили в пресс-службе института.

Партнёр проекта, реализуемого в Десятилетие науки и технологий, планирует использовать разработку для создания слуховых аппаратов нового поколения.

Проблемы со слухом выявляют у 5 из 1000 новорождённых. У людей старше 65 лет вероятность столкнуться с нарушением слуха составляет 30%, а старше 80 лет — уже 50%. Для адаптации таких пациентов используют слуховые аппараты, преобразующие звук в форму, доступную для восприятия.

«Исследования показывают, что большинство пользователей слуховых аппаратов сталкиваются с трудностями распознавания речи, особенно в шумной обстановке. Это связано с тем, что шумы и речь могут лежать в одном частотном диапазоне, из-за чего некоторые фонемы „срезаются“ шумоподавлением или алгоритм заглушает голос, принимая его фронты за импульсные шумы. Кроме того, алгоритмам сложно определить, какой звук важен, а какой нет, поэтому человек может не услышать не только фоновый гул, но и сигналы вроде будильника. Часто пользователи отмечают и физический дискомфорт: нейтрализация фонового шума создаёт резкий контраст в давлении воздуха, что может вызывать ощущение заложенности ушей, похожее на эффект при взлёте самолёта. Принцип выборочного нейросетевого шумоподавления решает эти проблемы. Он уже реализован в нескольких зарубежных моделях слуховых аппаратов, но их цена превышает 500 тысяч рублей за одно устройство», — рассказал Василий Барабанов.

Главная задача при создании первого российского нейросетевого модуля заключалась в создании ИИ-модели, учитывающей ограничения чипов слуховых аппаратов.

«Вычислительная мощность таких процессоров невелика, и они работают от энергии миниатюрной батарейки, поэтому крупные нейросети для них попросту избыточны. В рамках работы мы создали компактную модель и научили её различать речь, важные сигналы и шум, который требуется убрать без искажения основного звука. Именно это позволило повысить качество выборочного шумоподавления», — добавил разработчик.

Новый модуль работает как единый программно-аппаратный комплекс на базе процессора слухового аппарата. Микрофон улавливает звук, после чего преобразователь оцифровывает сигнал и переводит его в спектрограмму — представление звука в виде набора частот. Эту спектрограмму и анализирует нейросетевая модель: она классифицирует звуки и подавляет ненужные. Очищенный сигнал возвращается в исходную форму и подаётся на динамик. Весь процесс укладывается в миллисекунды.

Студент работал над проектом совместно с инженером НИО-307 МАИ, экспертом в области искусственного интеллекта Максимом Зайцевым. В проекте также участвовали представители индустриального партнёра — «Исток-Аудио Интернэшнл», которые отвечали за экспертизу в области звукообработки, сурдологии и цифровой обработки сигналов. Прототип модуля успешно апробирован и готов к внедрению, подчеркнули в пресс-службе МАИ.