Treble Technologies是一家冰岛声音模拟初创公司，帮助声学工程师、设计师和开发人员在虚拟环境中以前所未有的精度和效率对声音进行建模，宣布在全球推出其新的软件开发套件旨在为基于人工智能的音频软件生成合成音频数据，并实现音频硬件中声学的虚拟原型设计。
该SDK将允许用户在自己的解决方案中利用Treble特有的基于波动声学的数值模拟技术，将该产品无缝集成到任何规模的现有工作流程中。
“在Treble，我们很自豪能够为开发人员提供支持并促进这一技术转变，”Treble首席执行官兼联合创始人Finnur Pind评论道。“通过将我们的基于波的技术与各种平台和工具相结合，我们的目标是彻底改变人工智能的用途，以及音频设备制造商和其他行业概念、设计和优化其产品的方式。我们的SDK不仅能让他们自由地测试和迭代虚拟音景，还将为AI提供宝贵的见解和数据，以优化声学特性、微调音频设备，并为客户提供真正身临其境的聆听体验。”
凭借与各种平台和工具集成的能力，Treble直观的SDK有许多用例。在音频设备行业中，用于耳机、扬声器和麦克风等音频设备的测试和设计。这也将扩展到建筑和工程行业，SDK可用于无缝分析和塑造汽车和建筑设计中的声学效果。
除了架构或硬件设计之外，Treble的SDK还将使开发人员能够生成合成音频数据，用于训练高级人工智能软件，例如语音识别、空间音频和基于VR的音频技术。SDK的功能是允许开发人员通过配置声源、接收器、环境和材质来合成包含数千个自定义音频场景的超现实数据集。最终结果是，用户将能够在数千个不同的会议室、开放式办公室、餐厅和客厅中训练和测试他们的人工智能算法和产品，所有这些都具有不同类型的家具和细节。
这些虚拟环境中生成的高保真声学数据将允许音频机器学习模型的训练、测试和验证。随着开发人员寻求将人工智能集成到音频设备的开发中，此类算法变得越来越流行。通过大量的虚拟环境和复制现实世界声学行为的能力，Treble的平台能够生成大量声音数据，这在训练人工智能识别设计中的潜在问题时非常有价值。具体来说，合成音频数据可用于训练语音识别、语音增强、源定位、回声消除、波束成形、噪声抑制、去混响和盲室估计等算法。
信息源于：datanami
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