Escuchar una conversación en sitios ruidosos es agotador, sobre todo para personas con pérdida auditiva. Un equipo creó unos auriculares que intentan aislar las voces de las personas con las que habla el usuario.
El sistema usa inteligencia artificial para detectar el ritmo de la conversación y seguir los turnos de palabra. Un modelo identifica quién habla y cuándo, y otro reduce el ruido y las voces que no son relevantes. El prototipo funciona con hardware comercial y el código es abierto y disponible para descargar.
Palabras difíciles
- agotador — que causa mucho cansancio físico o mental
- pérdida auditiva — disminución de la capacidad de oír sonidos
- aislar — separar una cosa de lo demás
- inteligencia artificial — programas que imitan algunas funciones humanas
- turno de palabra — momento en que una persona habla en la conversaciónturnos de palabra
- prototipo — primer modelo de un producto para probarlo
- código — conjunto de instrucciones para un programa
Consejo: pasa el cursor, enfoca o toca las palabras resaltadas en el artículo para ver definiciones rápidas mientras lees o audicións.
Preguntas de discusión
- ¿Te cuesta escuchar conversaciones en lugares ruidosos? ¿Por qué?
- ¿Usarías unos auriculares que reducen el ruido? ¿Por qué sí o no?
- ¿Cómo ayudarían estos auriculares a personas con pérdida auditiva?
Artículos relacionados
Dispositivos ponibles con IA para diabetes tipo 2 y prediabetes
Una meta-revisión de la University at Buffalo, publicada en NPJ Digital Medicine, analiza estudios sobre ponibles con inteligencia artificial y su uso en diabetes tipo 2 y prediabetes. Encuentra beneficios y límites en la evidencia actual.
Textiles inteligentes con MXenes para vigilar la salud
Investigadores revisan el uso de MXenes, materiales bidimensionales aplicables a tejidos, para crear ropa que monitoriza signos vitales, almacena energía solar y combate bacterias. También analizan problemas como la oxidación y la sostenibilidad de su producción.
Por qué los modelos fallan al multiplicar números largos
Una investigación analiza por qué modelos de lenguaje no pueden multiplicar números de varias cifras. Compararon el ajuste fino estándar con un método llamado cadena de pensamiento implícita (ICoT), que sí aprendió a guardar cálculos intermedios.