KI Fortschritte ermöglichen neue Methoden der akustischen Echokompensation
In den letzten Jahren haben Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) und speziell im Bereich der maschinellen Lernverfahren dazu geführt, dass immer komplexere und anspruchsvollere Anwendungen möglich sind. Eine Herausforderung, die bis dato Ingenieure und Wissenschaftler beschäftigt, ist die akustische Echokompensation (AEC). Hierbei soll störendes Echo aus Audiosignalen entfernt werden, was insbesondere bei Telefonaten oder Videokonferenzen von hoher Relevanz ist. Aktuelle Entwicklungen im Bereich der Diffusionsmodelle, die bisher vor allem in der Bildverarbeitung und Sprachverbesserung Aufmerksamkeit erlangt haben, könnten nun auch in der AEC neue Möglichkeiten eröffnen.
Diffusionsmodelle sind eine Klasse von generativen Modellen, die sich durch ihre Fähigkeit auszeichnen, hochqualitative Daten zu generieren, indem sie einen Prozess durchlaufen, der schrittweise zufälliges Rauschen aus einem Datensatz entfernt. Dieser Prozess wird als "denoising" bezeichnet. Trotz ihres Potenzials in der Sprachverbesserung war der Einsatz von Diffusionsmodellen in der AEC bisher eingeschränkt. Die Herausforderung bestand darin, ein Modell zu entwickeln, das effizient genug ist, um in Echtzeit und auf Endgeräten mit begrenzten Rechenkapazitäten eingesetzt werden zu können.
Ein kürzlich veröffentlichter Forschungsartikel stellt nun eine bahnbrechende Methode vor, die diese Hürden überwinden könnte. Unter dem Namen "FADI-AEC" (Fast Score Based Diffusion Model Guided by Far-end Signal for Acoustic Echo Cancellation) präsentiert das Forschungsteam einen neuen Ansatz für die AEC, der auf schnellen, score-basierten Diffusionsmodellen beruht. Das Besondere an FADI-AEC ist, dass das Score-Modell nur einmal pro Frame ausgeführt wird, was zu einer erheblichen Steigerung der Verarbeitungseffizienz führt. Dies macht es besonders attraktiv für den Einsatz in Edge-Geräten, also in Endgeräten, die am Rande des Netzwerks stehen und oft über begrenzte Rechenkapazitäten verfügen.
Darüber hinaus führt das Team eine innovative Technik zur Geräuscherzeugung ein, bei der Signale des fernen Endes (far-end signals) genutzt werden. Durch die Kombination von Signalen des fernen und des nahen Endes (near-end signals) ist es möglich, die Genauigkeit des Score-Modells weiter zu verfeinern. Die Wirksamkeit der Methode wurde anhand des ICASSP2023 Microsoft Deep Echo Cancellation Challenge Evaluation Dataset getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode einige End-to-End-Methoden sowie andere auf Diffusion basierende Echokompensationsmethoden übertrifft.
Die Entwicklung von FADI-AEC ist nicht nur ein technischer Fortschritt, sondern könnte auch signifikante Auswirkungen auf die Praxis der Telekommunikation haben. In Zeiten, in denen Online-Meetings und -Konferenzen zur Norm geworden sind, ist eine klare und störungsfreie Audioübertragung wichtiger denn je. Die Möglichkeit, unerwünschte Echos effizient zu eliminieren, ohne dabei auf leistungsstarke Rechenzentren oder Cloud-Infrastrukturen angewiesen zu sein, eröffnet neue Perspektiven für die Entwicklung von Kommunikationsgeräten.
Die Forschung im Bereich der Diffusionsmodelle und deren Anwendung in der AEC ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI-Technologien zunehmend in der Lage sind, komplexe Probleme in spezialisierten Anwendungsgebieten zu lösen. Unternehmen wie Mindverse, die sich auf die Entwicklung von KI-basierten Lösungen spezialisieren, könnten von solchen Fortschritten profitieren, indem sie ihre eigenen Produkte und Dienstleistungen entsprechend erweitern und verbessern.
Es bleibt abzuwarten, wie sich die Technologie von FADI-AEC weiterentwickelt und wie schnell sie in kommerziellen Produkten implementiert wird. Doch die bisherigen Ergebnisse sind vielversprechend und könnten den Weg für eine neue Generation von AEC-Lösungen ebnen, die sowohl leistungsfähig als auch ressourcenschonend sind.
