人工智能如何破解“雞尾酒會問題”？

在嘈雜環境中難以跟上對話的人可能很快就能得到人工智能的幫助，此前，一項技術突破宣稱已解決了“雞尾酒會問題”。

這種現象描述了人們是如何能夠過濾掉背景噪音的，比如聚會中的閒聊，從而專注於某一特定聲音或說話者。長期以來，科學家們一直爲人類大腦如何做到這一點而感到困惑，這致使Tech Crunch將其稱作“語音技術達到與人類相當的理解水平的最大障礙之一”。

該網站稱，語音技術是一個持續增長的市場，預計到明年將達到 268 億美元（204 億英鎊）。然而，它們在設計上並沒有應對現實生活中的“混亂”或“刺耳的聲音”，特別是那些會“模糊”它們所接收信號的背景和環境噪音。Tech Crunch 表示，解決此問題的唯一辦法是找到一種辦法，使語音技術像人類聽覺系統一樣出色。

據 i 新聞 網站報道，不只是科學家一直在努力對抗背景噪音——越來越多的人存在雞尾酒會問題。它補充道，尤其是 1997 年至 2012 年出生的人，也就是所謂的 Z 世代，在嘈雜環境中難以聽清對話。一項調查發現，這一羣體中有 11.5%的人“總是”出現這種情況，而 25 至 34 歲的人中只有 8%，55 歲以上的人中只有 7.4%。

研究人員認爲，年輕受訪者更多地使用耳機是造成這種差異的“關鍵原因”。

英國廣播公司（BBC）表示，除了在社交場合造成困難外，雞尾酒會問題還具有法律影響。如果聽衆無法完全確定誰在說話以及說了什麼，技術無法濾除背景噪音，這可能會影響法律案件中的音頻證據。

美國 Wave Sciences 公司的電氣工程師基思·麥克爾文，他是該公司的創始人兼首席技術官告訴該廣播公司，這是“聲學中經典的難題之一”。

麥克爾維恩最初是在爲美國政府工作，調查一起可能的戰爭罪行時產生興趣的。“一些證據包括一堆聲音同時說話的錄音——就在那時，我瞭解到了‘雞尾酒會問題’是什麼，”他說。

問題在於聲音在房間中反彈，使得分離出特定的噪音“從數學角度而言極難解決”。他想到了使用人工智能根據聲音在房間中的起源“精確定位並篩選出”背景聲音和環境噪音的主意。

Wave Sciences 的研究人員花了 10 年的測試時間“終於”創建了一個人工智能系統，該系統能夠分析聲音在到達耳朵或麥克風之前在房間內的反彈情況。其結果類似於相機聚焦於一個物體並將其餘圖像模糊處理。

這項技術在美國的一個法庭案件中接受了測試，把一段音頻記錄變成了“關鍵證據”，現在正被軍方使用。英國廣播公司補充道，未來其用途或許會包括智能音箱和助聽器設備。