Pensez au moment où le monde est revenu à la normale et que vous partez en voyage d’affaires.

Le taxi vient vous chercher tôt le matin – bien avant que votre famille ne se réveille – et vous vous asseyez à l’arrière pendant que le chauffeur prend l’autoroute, peut-être pour rattraper son sommeil, peut-être simplement regarder le monde passer.

Vous arrivez à l’aéroport et vous enregistrez. Les voyageurs occupés se précipitent avec leurs bagages, les parents fatigués rassemblent des enfants hystériques et un grand groupe d’amis applaudissent et rient bruyamment alors qu’ils se dirigent vers Las Vegas.

Vous vous frayez un chemin à travers la sécurité, prenez un café et un petit-déjeuner dans la salle d’embarquement et dirigez-vous tôt vers la porte pour échapper au chaos et rattrapez vos e-mails avant le départ de votre vol. Vous êtes la première personne à la porte d’embarquement, et c’est beaucoup plus calme. Cependant, à mesure que l’heure d’embarquement approche, la porte devient de plus en plus occupée et l’environnement acoustique change radicalement.

Ce voyage nous est familier à tous – des bruits répétitifs et ennuyeux de la circulation sur autoroute et du bavardage à l’enregistrement à l’aéroport, aux clameurs au terminal de départ et au calme relatif à l’intérieur des portes d’embarquement – les environnements acoustiques sont dynamiques et changent constamment. Parfois, ce n’est pas nous qui évoluons dans les différents paysages sonores, mais l’environnement acoustique qui change autour de nous pendant que nous restons inactifs. Pourtant, les sons qui nous entourent changent.

Les environnements acoustiques sont affectés par de nombreux facteurs différents, tels que l’heure de la journée ou de l’année, votre emplacement et la structure qui vous entoure. Par conséquent, vous ne pouvez pas simplement utiliser des informations basées sur la localisation telles que le GPS pour guider le comportement et l’interface utilisateur d’un smartphone. Vous devez vous adapter au contexte local en temps réel, c’est pourquoi la reconnaissance sonore est une technologie d’IA si passionnante.

Grâce à la technologie Acoustic Scene Recognition d’Audio Analytic et au programme Qualcomm Platform Solutions Ecosystem, cette capacité innovante est pré-certifié pour fonctionner sur la plate-forme mobile Qualcomm Snapdragon 888, avec le 2^nd Hub de détection de génération. Cela signifie que les smartphones peuvent s’adapter à ces informations contextuelles changeantes et ajuster les paramètres d’interface utilisateur, de notification, d’alerte et d’appel – en vous assurant de ne pas manquer les messages et les appels importants de votre famille avant de monter à bord de votre vol.

Cependant, la reconnaissance de scène acoustique fait plus que simplement appliquer des informations contextuelles acoustiques aux paramètres de notification. Comme il fonctionne en mode toujours allumé et à faible consommation, il s’agit d’une technologie habilitante qui peut activer un large éventail de fonctionnalités nouvelles, utiles et divertissantes sur les appareils de nouvelle génération.

Vous pouvez voir la reconnaissance de scène acoustique en action dans une vidéo d’Audio Analytic.

La reconnaissance de scène acoustique d’Audio Analytic est l’une des caractéristiques de son système incroyablement compact basé sur les bords. technologie de reconnaissance sonore, qui prend en charge les tâches de reconnaissance sonore sur les smartphones telles que la détection d’événements audio et le balisage de contenu, en plus de la reconnaissance de scène.

Pour les applications toujours actives telles que la reconnaissance de scène acoustique, Audio Analytic a a développé une version ultra-compacte de son moteur d’inférence ai3 appelé ai3-nano, qui occupe 40 Ko de ROM et nécessite environ 1 mA de puissance. La compacité de l’ai3-nano signifie qu’il peut également fonctionner simultanément avec un module de mot de réveil sur le Sensing Hub, ce qui signifie que les consommateurs peuvent bénéficier de la reconnaissance sonore et de la reconnaissance vocale.

L’optimisation de la technologie ai3-nano et Acoustic Scene Recognition d’Audio Analytic permet une nouvelle vague d’applications et d’expériences contextuelles pour smartphones, et cela a été rendu possible grâce à une collaboration étroite entre Audio Analytic et Qualcomm Technologies.

Ferdinando Olivieri

Chef de produit senior, Qualcomm Technologies

Neil Cooper

Vice-président du marketing, analyse audio