Heute verlangen Mitarbeiter nach Audiotechnologie, die ihre Arbeit effektiv verbessert. Künstliche lntelligenz macht das möglich - von integrierten Sprachassistenten bis hin zu adaptivem Audio. Aber was bedeutet das konkret fur die Verbesserung der Arbeitsbedingungen und welche Technologien werden schon morgen der neue Standard sein? Jesper Kock ist Vizeprasident der Abteilung Forschung und Entwicklung und spricht über die wachsende Bedeutung von Kl und wie bei Unternehmen wie EPOS, einem neu gegrundeten Unternehmen der Demant Group, die auf über 115 Jahre Erfahrung mit Innovation und Sound zurückblicken kann, Kl-unterstützte Technologien fur moderne Unternehmen entwickelt werden.
Was sind die wichtigsten Trends, die sich im Umfeld von künstlicher lntelligenz und Audiotechnologie abzeichnen?
Die Headset lndustrie beobachtet einige grosse Trends: Produkte sind zunehmend datengetrieben und sie verbinden sich mit der Cloud und kommunizieren untereinander. Denn Daten bilden die Grundlage dafur, wie Produkte ihre Nutzer unterstützen. Wir sind inzwischen so weit, dass Headsets das Soundprofil für einzelne Benutzer auf die jeweilige Umgebung anpassen können und bald werden diese Produkte auch darauf reagieren, wie Benutzer mit ihnen interagieren.
Da vermehrt Daten zwischen den Geräten ausgetauscht werden, wird Kl immer wichtiger. Der richtige Einsatz von Kl ermöglicht den Geräten, komplexe Entscheidungen zu treffen. Das bedeutet, dass sie letztendlich das Verhalten und die Absichten eines Benutzers vorhersagen konnen. In Zukunft werden Headsets noch viel stärker auf Daten zurückgreifen. Dann wird das Headset die Schnittstelle zwischen verschiedenen Technologie-Ökosystemen bilden und mit ihnen interagieren. Kl wird zum Entscheidungsträger, immer basierend auf dem, was der Nutzer möchte.
Wie gehen Unternehmen wie EPOS mit den Herausforderungen in der Branche um?
Die Art und Weise, wie wir bei EPOS in unseren Labors mit Kl arbeiten, lässt sich mit dem menschlichen Lernen vergleichen: Wenn Sie beispielsweise einem Kind das Fahrradfahren beibringen möchten, müssen Sie ihm zuerst die Grundlagen vermitteln. Danach wird es das Fahren selbst ausprobieren und Sie beaufsichtigen es nur noch und sagen ihm, ob es dabei alles richtig macht. Zum Beispiel, um sicher zu gehen, dass es nicht zu schnell oder auf vielbefahrenen Strassen fährt. Genauso starten wir mit einem neuronalen KI-Netzwerk - wir geben ihm lnformationen zur Klangqualität und Funktionsweise unserer EPOS Produkte. Dann vermitteln wir dem neuronalen Netzwerk, was wir erreichen wollen - und das System wird schliesslich selbstlernend und gelangt zu neuen Lösungen und Details, die wir nicht hätten programmieren können.
Wir haben aber nicht nur ein neuronales Netzwerk, sondern eine ganze Reihe von Netzwerken, die sich auf verschiedene Bereiche konzentrieren. Wenn ein Kind geboren wird, weiss man nicht, ob es gut in Mathematik, Kunst oder Musik sein wird - einige Talente sind von vorne herein in seinem Gehirn angelegt. Mit vielen neuronalen KI Netzwerken, mit denen wir im Labor arbeiten, ist es genauso: Wir wählen die talentiertesten unter ihnen für bestimmte Elemente zur Verbesserung der Klangqualität aus.
Wie kann diese Technologie die Produktivität von Menschen steigern?
Durch Kl lassen sich Audiogeräte viel stärker personalisieren, da sie sich deutlich besser an die Bedürfnisse des Benutzers und die Umgebung anpassen können. Das ist der grosse Unterschied. Bei früheren Technologien gab es ungefähr fünf bis zehn vorkonfigurierte Einstellungen zur Steuerung automatisierter Funktionen, wie beispielsweise Rauschunterdrückung oder Frequenzeinstellung. Diese wurden in einem Testlabor festgelegt, noch bevor der Nutzer das Gerat erhielt. Jetzt passt sich Kl an die vielen tausenden Parameter in der tatsächlichen Umgebung des Benutzers an. Das ADAPT 660 Headset beispielsweise demonstriert die Möglichkeiten, die Kl heute bietet. Wir haben hier etwas wirklich Bahnbrechendes erreicht und läuten eine neue Phase auf dem Markt ein, indem wir ein wirklich hohes Mass an auditiver Leistung bieten. Durch einzigartige Algorithmen, die durch machine learning entwickelt wurden, optimiert unsere Kl die Sprachaufnahme auf intelligente Weise: lndem sie ablenkende und sich wiederholende Umgebungsgerausche stark reduziert, können unglaublich klare Anrufe in jeder Umgebung gewährleistet werden.
Der nächste Schritt wird sein, die Klangqualität abhängig vom einzelnen Benutzer zu steuern, wobei die Kl unterschiedliche Präferenzen berücksichtigt und sich je nach der tatsächlichen Nutzung anpasst. Schliesslich kann sie auch zur Authentifizierung und sogar zur Unterstützung des gesundheitlichen Befindens eingesetzt werden.
Was können wir in der weiteren Zukunft erwarten?
Alle Menschen denken, dass sie einzigartig sind. Aber aus Perspektive der Daten haben bereits unzählige Menschen vor Ihnen lhre aktuellen Verhaltensmuster durchlebt. Kl sucht nach solchen Mustern in Daten und kann, wenn es feststellt, dass sie mit einem erkannten Muster ubereinstimmen, lhre Art des Verhaltens heute, morgen und darüber hinaus vorhersagen.
lch rechne damit, dass Kl künftig auch Eingaben für andere Parameter liefern kann. Beispielsweise indem sie darauf reagiert, wie Sie sprechen, auf lhren Tonfall, die Wörter, die Sie verwenden. So erkennt die Kl, ob Sie müde, wütend oder ängstlich sind. Das Gerät kann Sie dann beispielsweise auf Anzeichen von Stress hinweisen und Ihnen Tipps zur Änderung lhres Verhaltens geben, die lhrer Gesundheit zugutekommen.
Wie wichtig sind KI-Sprachassistenten? Welche Veränderungen werden sie bringen?
Der Einsatz von Sprachassistenten am Arbeitsplatz - Google, Alexa, Siri und andere - nimmt rasant zu. Die Zeiten, in denen Sie auf lhre Tastatur angewiesen waren, sind lange vorbei. Stattdessen können Sie inzwischen überall arbeiten und die meisten Aufgaben mit lhrer Stimme ausführen.
Die technische Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass lhre Stimme fur den Sprachassistenten verständlich ist. Die meisten Menschen glauben, dass Sprachassistenten sie nicht automatisch verstehen, deshalb sprechen sie anders mit ihnen - lauter, klarer oder langsamer. Wenn Sie aber darauf angewiesen sind, dass ein Sprachassistent besonders hohe Leistungen bringt, sollten Sie nicht innehalten und darüber nachdenken müssen, wie ihm ein Befehl erteilt wird. Das sollte reibungslos und mit normaler Stimme funktionieren. Um gut mit Sprachassistenten zusammenarbeiten zu können, benötigen Sie daher ein Headset, das lhre Stimme in möglichst natürlicher Klangqualität aufnimmt.
Genau das leistet die Kl beispielsweise bei unserem ADAPT 660. Sie verbessert die Sprachaufnahme einer Person, wenn sie mit ihrem Sprachassistenten spricht. Egal, ob Sie sich in einem lebhaften Cafe, in einem fahrenden Auto oder in einem lauten Grossraumbüro befinden - die adaptive Technologie lernt, die Aufnahme lhrer Stimme in diesen Umgebungen zu optimieren und Hintergrundgeräusche in einem viel grösseren Ausmass herauszufiltern, als dies bisher möglich war. Sie müssen also nicht besonders laut oder anders sprechen, damit ihr Sprachassistent Sie hört - jede sprachgesteuerte Technologie wird Sie unabhangig von lhrer Umgebung verstehen.
