Le document de recherche d'Apple décrit comment Apple a optimisé Siri pour fonctionner sur HomePod

Apple a publié une nouvelle entrée dans son Journal de l’apprentissage automatique fournissant des informations techniques approfondies sur la façon dont Apple a conçu Siri sur le HomePod pour traiter l’audition et la compréhension de la voix d’un utilisateur dans les grands espaces dans lesquels le HomePod est censé fonctionner. Intitulé Optimiser Siri sur HomePod dans des environnements à distance, le document explique comment Siri sur HomePod a dû être conçu pour fonctionner dans des “scénarios d’utilisation difficiles” tels que le traitement des utilisateurs se tenant beaucoup plus loin du HomePod qu’ils ne le feraient normalement avec leur iPhone, ainsi que la gestion de la lecture de musique forte provenant du HomePod lui-même, et la compréhension de l’utilisateur parlant malgré d’autres sources sonores dans une pièce comme une télévision ou des appareils ménagers.

Dans l’article, Apple continue de décrire comment les six microphones du HomePod et le système de traitement du signal multicanal intégrés dans sa puce A8 fonctionnent ensemble pour s’adapter à une variété de conditions changeantes tout en s’assurant que Siri peut entendre la personne qui parle et répondre de manière appropriée. Des algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés dans le cadre du traitement du signal pour créer des algorithmes avancés pour des fonctionnalités courantes telles que l’annulation d’écho et la réduction du bruit, améliorant la fiabilité de Siri dans une large variété d’environnements souvent changeants.

Une fonctionnalité d’annulation d’écho multicanal (MCEC) est utilisée pour “annuler” efficacement toute musique jouant depuis le HomePod lui-même, puisque le processeur peut déterminer les propriétés acoustiques spécifiques de la musique ou d’autres audio jouant depuis le haut-parleur, bien que l’article discute de la nécessité d’ajouter un supresseur d’écho résiduel basé sur un masque (RES) qui utilise l’apprentissage automatique pour modéliser des choses comme les vibrations mécaniques du HomePod, et les variations de signal dues à l’array de haut-parleurs à formation de faisceau. Le document explique également des techniques supplémentaires utilisées pour filtrer la réverbération des commandes émises de l’autre côté de la pièce, et la réduction du bruit basée sur un masque pour filtrer le bruit de fond provenant de choses comme les appareils ménagers, les systèmes de chauffage et de climatisation, et les sons extérieurs entrant par les fenêtres.