Распознавание речи в метро работает с подавлением шума поездов
Акустические условия в метро крайне сложны: шум поезда достигает 90–100 децибел, а речь пассажиров перекрывается эхом в туннеле. Новый алгоритм использует адаптивные фильтры и анализ периодических компонентов звука, чтобы выделить голос человека и подавить фоновый шум поезда.
Тестирование проводилось в метрополитенах трёх крупных городов с разными типами подвижного состава. Точность распознавания команд в условиях шума метро составила 87 процентов, что достаточно для работы голосовых помощников в мобильных приложениях.
Использование в транспорте
Результаты позволяют развернуть голосовые сервисы на станциях и в вагонах: от поиска маршрутов до покупки билетов через голосовой интерфейс. Некоторые операторы метро уже проводят пилотные проекты по внедрению такой технологии.
Дальнейшая работа направлена на снижение задержки обработки, чтобы система отвечала на голосовые команды в реальном времени, даже при наличии шума. Исследователи также адаптируют алгоритм для работы со слабым интернетом, что критично для подземных сооружений.