位於英國劍橋的聲紋識別技術供應商Audio Analytic公司，正致力於將以人工智能（AI）為核心的聲音識別技術應用於消費設備中。就像語音識別可以識別說出的語句一樣，這家公司的聲音識別技術也可以分辨出狗的叫聲和嬰兒的哭聲。

Audio Analytic首席執行官克里斯·米切爾(Chris Mitchell)表示:“這相當於一種語言模型，但它只適用於聲音。”

Audio Analytic公司的聲音識別AI系統AuditoryNET具有極其廣泛的用途。該公司正與德國耳機製造商Bragi合作，生產擁有AI支持功能的耳機，它可通過識別救護車的警報器，並提醒用戶其接近的方向，來優先考慮用戶的安全。

米切爾說，這個想法是為了保護用戶免受“各種危險情況的傷害，因為人們正讓自己在城市裡完全失聰”。

Audio Analytic公司還將AuditoryNET嵌入到智能家居設備中，如Hive Home Hub 360，它可以檢測煙霧和一氧化碳探測器、吠叫的狗或窗戶被打破的聲音。AuditoryNET不需要互聯網連接就能運行，這對注重隱私的人來說是個好消息。

為了訓練AuditoryNET的算法，Audio Analytic公司使用了世界上最大音頻數據收集平台Alexandria提供的數據。米切爾說:“我們最近做的事情是繪製出我們整個聲音世界的地圖。”

Audio Analytic公司的聲音地圖包含600萬份音頻文件，包括六種類型的餐廳窗戶玻璃碎裂的聲音。

Audio Analytic公司已經創建了一個包含600多萬個音頻文件的聲音地圖。它看起來就像是個彩虹蜂巢：在視覺上代表著相似的聲音聚集在一起的彩色塊，或稱為“色調島嶼”。

米切爾表示，通過調整音量，他們的技術可以識別出有細微差別的聲音。比如來自餐廳玻璃的破碎聲就有6種，其中由玻璃製成的層壓板的碎裂聲與其他聲音截然不同。

Alexandria的音頻樣本數據池必須從頭開始構建。電影中常見的聲音是沒有用的，因為它們並不真實。米切爾說：“如果你去看最新的《復仇者聯盟》電影，我敢肯定綠巨人會把什麼東西掉在車上。”

他說:“那個汽車警報器發出的聲音並不是真正的汽車警報器。”這種聲音將訓練AI面對虛假的現實，通常是災難性的，比如需要檢測是否有人闖入汽車。因此，該公司建立了自己的實驗室來捕捉原始聲音，並派出團隊在各種環境中錄製其他聲音。

他們甚至依靠志願者網絡進入聲音實驗室，或者使用錄音機捕捉真實世界中的各種聲音。

Audio Analytic公司的未來計劃依然處於保密之中，但它的目標十分明確，即繼續開發識別家庭內外聲音的技術，包括那些聽起來像警報器的鳥鳴。（選自：WIRED 作者：Will Bedingfield 編譯：網易智能參與：小小）