Il documento di ricerca di Apple delinea come Apple ha ottimizzato Siri per funzionare su HomePod

Apple ha pubblicato una nuova voce nel suo Machine Learning Journal fornendo informazioni tecniche approfondite su come Apple ha progettato Siri su HomePod per gestire l’udito e la comprensione della voce di un utente negli spazi più ampi in cui HomePod è destinato a operare. Intitolato Ottimizzare Siri su HomePod in Impostazioni a Lunga Distanza, il documento spiega come Siri su HomePod doveva essere progettato per funzionare in “scenari di utilizzo impegnativi” come gestire utenti che si trovano molto più lontano dal HomePod di quanto normalmente sarebbero dal loro iPhone, oltre a gestire la riproduzione di musica ad alto volume dal HomePod stesso, e comprendere l’utente che parla nonostante altre fonti sonore in una stanza come una TV o elettrodomestici.

Nell’articolo, Apple continua a delineare come i sei microfoni di HomePod e il sistema di elaborazione del segnale multicanale integrato nel suo chip A8 lavorano insieme per adattarsi a una varietà di condizioni in cambiamento, assicurandosi comunque che Siri possa sentire la persona che parla e rispondere in modo appropriato. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono impiegati come parte dell’elaborazione del segnale per creare algoritmi avanzati per funzionalità comuni come la cancellazione dell’eco e la riduzione del rumore, migliorando l’affidabilità di Siri in una vasta gamma di ambienti in continua evoluzione.

Una funzionalità di Cancellazione dell’Eco Multicanale (MCEC) viene utilizzata per “cancellare” efficacemente qualsiasi musica che suona dal HomePod stesso, poiché il processore può determinare le specifiche proprietà acustiche di qualsiasi musica o altro audio che viene riprodotto dall’altoparlante, sebbene l’articolo discuta la necessità di aggiungere un soppressore di eco residuo basato su maschera (RES) che utilizza l’apprendimento automatico per modellare cose come le vibrazioni meccaniche del HomePod e le variazioni nel segnale dovute all’array di altoparlanti beamforming. Il documento spiega anche tecniche aggiuntive che vengono utilizzate per filtrare la riverberazione dai comandi emessi da tutta la stanza e la riduzione del rumore basata su maschera per filtrare il rumore di fondo proveniente da cose come elettrodomestici, sistemi di riscaldamento e aria condizionata, e suoni esterni che entrano attraverso le finestre.