华盛顿大学和微软的研究人员引入了一个前沿的概念：通过先进的机器学习算法推动的具有语义听觉能力的降噪耳机。这一创新赋予佩戴者选择他们希望听到的声音，同时消除其他所有听觉干扰的能力。
团队详细阐述了推动他们创新努力的核心障碍。他们强调了现有降噪耳机的问题，强调它们无法具备鉴别和隔离环境中特定声音所需的实时智能能力。因此，实现佩戴者听觉体验与他们的视觉感知之间的无缝同步成为一个关键问题。任何对听觉刺激的处理延迟都被视为不可接受；它必须几乎瞬间发生。
与主要专注于消除传入声音或过滤特定频率的传统降噪耳机不同，这一开创性的原型采取了一种不同的方法。它使用了一个分类系统来处理传入声音，允许用户通过选择他们想要听到的声音来个性化他们的听觉体验。
原型的潜力通过一系列试验得到了证明。从在吸尘器噪音中进行对话，到忽视街头喧闹，专注于鸟鸣，甚至在保持警觉听取交通喇叭声时减轻建筑杂音。该设备通过消除环境噪音促进冥想，除了一个标志着结束的闹钟声。
实现快速声音处理的关键在于充分利用用户的智能手机这一更强大的设备，而不仅仅是集成在耳机中。这一设备承载着一个专门设计用于双耳声音提取的神经网络，研究人员表示这是一个开创性的壮举。
在实验过程中，该团队成功地使用了20个不同的声音类别，证明了他们基于Transformer的网络在连接的智能手机上仅需6.56毫秒就能执行。在新颖的室内和室外情景中进行的真实世界评估证实了概念验证系统在提取目标声音的同时保留其双耳输出中的空间线索的效果。
这项降噪技术领域的开创性进展有着广阔的应用前景，可以提升不同环境中用户的体验。通过让个人实时定制他们的听觉环境，这些下一代耳机超越了之前的限制。随着团队继续完善这一创新并准备发布代码，个性化音景触手可及的未来前景似乎更加接近现实。