Flo's Weblog | Apple News and more... Alles über Apple und Gadgets

Von Zeit zu Zeit veröffentlicht Apple neue Artikel in seinem öffentlicht einsehbaren Machine Learning Journal, aus denen durchaus interessante Details und Hintergrundinformationen zu in verschiedenen Produkten verwendeten Technologien hervorgehen. In der aktuellsten Veröffentlichung geht es dabei um den HomePod und darum, wie es ihm gelingt, Siri-Befehle auch in schwierigen und lauten akustischen Umgebungen zuverlässig zu erkennen und auszuwerten. In einem typischen Haushalt gibt es normalerweise jede Menge Hintergrundgeräiusche, wie einen laufenden Fernseher, Unterhaltungen, spielende Musik, Staubsauger, Küchengeräte oder Lärm, der von außen hineindringt. All dies stellt Siri auf dem HomePod vor enorme Herausforderungen, die beispielsweise auf einem iPhone nicht bestehen, da sich das Mikrofon hier in der Regel in der Nähe des Mundes befindet:

The typical audio environment for HomePod has many challenges — echo, reverberation, and noise. Unlike Siri on iPhone, which operates close to the user’s mouth, Siri on HomePod must work well in a far-field setting. Users want to invoke Siri from many locations, like the couch or the kitchen, without regard to where HomePod sits. A complete online system, which addresses all of the environmental issues that HomePod can experience, requires a tight integration of various multichannel signal processing technologies.

Damit Siri trotz dieser Herausforderungen zuverlässig auf dem HomePod arbeitet, setzt Apple neben einer speziellen Mikrofontechnologie und dem dauerhaft laufenden A8-Chip auch Maschinenlernen ein, welches nach und nach in der Lage ist, typische Nebengeräusche herauszufiltern und nur die Siri-Befehle durchzulassen und auszuwerten. Die technischen Details würden hier wohl ein wenig zu weit gehen, wer sich dafür interessiert, dem sei aber ein Abstecher in Apples Machine Learning Journal wärmstens ans Herz gelegt.