Действительно ли шумоподавление AI лучше, чем традиционный ENC? Мы это протестировали.
Если вы недавно купили гарнитуры, особенно гарнитуры UC (унифицированные коммуникации), в которых особое внимание уделяется «вызовам-высокой четкости» или «использованию конференций», вы наверняка видели эти два термина: ENC (экологическое шумоподавление) и шумоподавление AI. Все производители заявляют, что их технология «фильтрует фоновый шум», но какая из них действительно надежна? Это просто маркетинговый обман или есть реальная разница?
Как производитель, специализирующийся на аудиооборудовании UC, мы не хотим полагаться исключительно на технические характеристики. Поэтому мы перенесли нашу лабораторию в реальные -кафе, станции метро и домашние офисы-, чтобы провести слепые тесты и объективный анализ двух наших собственных гарнитур, оснащенных традиционным ENC и новейшей технологией шумоподавления на базе искусственного интеллекта. Вот наши выводы.
Для начала давайте уточним: в чем принципиальная разница между ENC и AI-шумоподавлением?
Традиционное ENC (экологическое шумоподавление) используется уже более десяти лет. Обычно он использует два микрофона: один направлен ко рту, чтобы улавливать человеческий голос, а другой направлен ото рта, чтобы улавливать окружающий шум. Система подавляет фоновый шум посредством «вычитания». Звучит умно, но у него есть фатальный недостаток: предполагается, что шум «стабилен и предсказуем»,-наподобие жужжания кондиционера или звука вентилятора. Когда возникают внезапные или сложные звуки (детский плач, стук клавиатуры, сирены), ENC часто выходит из строя, либо не подавляя шум, либо даже маскируя ваш голос, создавая впечатление, будто вы говорите под водой.
Шумоподавление с помощью ИИ — это совершенно другое. Оно основано не на физическом аннулировании, а на «понимании». Встроенная-модель нейронной сети в гарнитурах обучается на огромных объемах речевых и шумовых данных, что позволяет ей определять в реальном времени: «Это человеческий голос, это лай собаки, это грохот вагона метро». Тогда он сохраняет только частотный диапазон человеческого голоса, точно исключая остальные. Важно отметить, что он может распознавать «не-стационарный-» шум и становится умнее по мере использования.
Но означает ли это, что ИИ всегда лучше? Не обязательно. Для этого требуется более мощный чип, больше мощности и может возникнуть небольшая задержка. Поэтому мы решили провести тестирование в реальных-мировых условиях.
Наша методология тестирования: никаких поэтапных лабораторных испытаний, только реальные-сценарии.
Мы выбрали два наушника UC собственной разработки:
Модель ENC: оснащена усовершенствованным решением ENC с двумя-микрофонами, низкой стоимостью и низким энергопотреблением, ориентирована на оптовые корпоративные закупки.
Модель искусственного интеллекта: оснащена-легким механизмом разделения голоса собственной разработки на базе платформы Qualcomm QCC5181, поддерживающим динамическое моделирование шума.
Тесты проводились по четырем типичным сценариям, для каждого сценария записывалось 30 секунд аудио, выполненное тремя тестировщиками с разными характеристиками голоса (мужской/женский/средний-низкий голос). Критерии оценки включали:
Четкость речи, слышимая собеседником (субъективная оценка 1–5).
Постоянство фонового шума (отношение сигнал/шум измерено с помощью профессионального аудиопрограммного обеспечения)
Естественность голоса (искажения, прерывания, «роботизированный» звук)
Сценарий 1: Городская улица (непрерывное движение транспорта + периодические звуковые сигналы)
Характеристики ENC: подавляет фоновый шум дорожного движения, но каждый автомобильный гудок «просачивается», и собеседник отчетливо слышит «гудок».
Производительность AI: звуки звукового сигнала почти полностью исчезают, голос стабилен. SNR улучшилось примерно на 8 дБ.
Вывод: ИИ значительно превосходит его, особенно при обработке внезапных-высокочастотных шумов.
Сценарий 2: Кофейня (фоновая музыка + несколько разговоров)
Производительность ENC: Музыка была приглушена, но разговоры за соседними столиками все еще были слабо слышны, особенно когда собеседник повышал голос.
Производительность искусственного интеллекта: фоновые голоса были эффективно подавлены, осталась лишь очень слабая реверберация музыки. Отзыв тестировщика: «Собеседник подумал, что я нахожусь в тихом офисе».
Ключевая деталь: модель ИИ может различать «не-целевые голоса» и «целевые голоса», чего ENC вообще не может сделать.
Сценарий 3: Работа на дому (механическая клавиатура + кондиционер + лай собаки)
Производительность ENC: шум кондиционера подавлялся хорошо, но щелчки клавиатуры и лай собаки были полностью проникающими. Другая сторона неоднократно спрашивала: «Вы там ремонтируете?»
Производительность искусственного интеллекта: звуки клавиатуры были значительно уменьшены (сохранилась легкая тактильная отдача без влияния на речь), а лай собаки был идентифицирован как «не-событие» и удален. Единственный недостаток: иногда при быстром непрерывном наборе текста были небольшие перерывы в речи.
Интересный вывод: ИИ справляется с «обычным шумом» (например, шумом клавиатуры) хуже, чем с «внезапным шумом»-, что указывает на то, что данные обучения еще можно улучшить.
Сценарий 4: Тихий офис (контрольный показатель) Оба варианта работали почти одинаково, с естественным искажением-свободной речи. Это доказывает, что ИИ не «переобрабатывает» звук в чистой среде.
Энергопотребление и задержка: сколько стоит ИИ?
Мы отслеживали расход заряда батареи за 2 часа непрерывных разговоров:
Модель E (ENC): энергопотребление 12 %
Модель A (AI): энергопотребление 16 %. Разница существует, но ее влияние на основные UC-гарнитуры (обычно обеспечивающие 15+ часов автономной работы) ограничено. Что касается задержки, модель искусственного интеллекта вводит примерно 15–20 мс дополнительного времени обработки,-совершенно незаметного при голосовых вызовах (порог человеческого слуха составляет примерно 30–50 мс), но рекомендуется соблюдать осторожность в сценариях с низкой-задержкой (например, при наложении живого голоса-).
Итак, как же выбрать рядовым пользователям?
Выбирайте традиционную ЭНК, если вы:
Являются-чувствительными к бюджету (часто встречается в крупных-корпоративных развертываниях)
Использование в относительно тихих или монотонных средах (например, колл-центры, стационарные рабочие станции)
Высокое значение срока службы батареи (например, круглосуточный выездной персонал)
Выбирайте шумоподавление с помощью искусственного интеллекта, если вы:
Часто звоните в разнообразных и шумных местах (кафе, аэропорты, общие офисы)
Вы продавец, консультант или удаленный работник?-ясный голос=профессиональный имидж
Готовы ли вы заплатить немного больше за смущение от того, что «другая сторона не может вас услышать»?
Для нас ответ ясен: шумоподавление с помощью ИИ — это не будущее, оно уже здесь. По мере снижения стоимости чипов мы постепенно внедряем эту технологию в нашу линейку продуктов среднего-класса. В конце концов, в эпоху Zoom никто не хотел упускать крупного клиента из-за фонового шума.
Наконец, давайте будем честными: не существует абсолютно хорошей или плохой технологии, есть только то, соответствует ли она сценарию. Как производитель, мы не выступаем за «всемогущество искусственного интеллекта», но мы считаем: хорошее качество звука должно заставить пользователей забыть о существовании технологии.-Независимо от того, находитесь ли вы в метро, на кухне или в конференц-зале, собеседник должен слышать только вас, а не ваш повседневный шум.
Хотите купить гарнитуру для совещаний для своей корпоративной команды? [Свяжитесь с нашими экспертами по решениям UC]
