قارن البحث نماذج التعلم العميق على الكلام الصاخب، مع موازنة قمع الضوضاء والطبيعية وسرعة المعالجة

كلير فويس، منصة تركية لمعالجة الصوت تعمل بالذكاء الاصطناعي وُلدت من ورقة أكاديمية، تنظف الضوضاء الخلفية من التسجيلات مباشرة في المتصفح. طورها طالب هندسة الحاسوب في جامعة غازي، محمد أمين كوركوت، وتستهدف الأداة البودكاست والاجتماعات والمقابلات والتسجيلات التعليمية، مما يقلل الضوضاء مثل الطنين والرياح والفرقعة الكهربائية وصدى الغرفة مع الحفاظ على وضوح الكلام وطبيعته. ينبع المشروع من ورقة كوركوت المقدمة في المؤتمر الرابع والثلاثين لتطبيقات معالجة الإشارات والاتصالات IEEE (SIU 2026)، بعنوان "التحليل المقارن لنماذج التعلم العميق لتحسين الكلام في البيئات الصاخبة".

قارن البحث نماذج التعلم العميق على الكلام الصاخب، مع موازنة قمع الضوضاء والطبيعية وسرعة المعالجة. بدلاً من تطبيق نموذج واحد على جميع الملفات، بنى كوركوت منصة متعددة النماذج. قال: "ظهرت كلير فويس مباشرة من تحويل البحث الأكاديمي إلى منتج.

قارنت أداء نماذج التعلم العميق المختلفة على التسجيلات الصاخبة. رأيت أن كل نموذج تفوق في ظروف مختلفة. بدلاً من ترك هذه النتائج في ورقة، أردت تحويلها إلى منصة يسهل الوصول إليها للاستخدام اليومي".

توفر المنصة خمسة نماذج (V1 إلى V5) بقدرات معالجة وخصائص تحسين مختلفة، مما يتيح للمستخدمين مطابقة الأداة مع طبيعة تسجيلهم—على سبيل المثال، طنين مكيف هواء ثابت مقابل حركة المرور والرياح في مقابلة خارجية. يقوم المستخدمون بتحميل الصوت، واختيار نموذج، ويتلقون مخرجات نظيفة يمكنهم مقارنتها بالأصل قبل التنزيل. تدعم الخدمة المستندة إلى الويب تنسيقات MP3 وWAV وM4A وFLAC.

تشمل حالات الاستخدام تقليل الضوضاء الخلفية في البودكاست المسجلة في المنزل، وتنظيف حركة المرور والرياح من المقابلات الميدانية، وتوضيح تسجيلات الاجتماعات عبر الإنترنت، وتقليل صدى الغرفة في مقاطع الفيديو التعليمية، وإعداد التعليقات الصوتية والتسجيلات الأرشيفية للنشر. تستهدف المنصة منشئي المحتوى والصحفيين والطلاب والمعلمين والفرق الصغيرة الذين يرغبون في تجنب المرشحات المعقدة في برامج التحرير الاحترافية.