在坐落于英国剑桥北部的英国空军基地的一个隔音机库中，克里斯·米切尔（Chris Mitchell）和他的同事正在忙着手持大锤给计算机放学。米切尔的该团队搜集了数以千计的有所不同形状和尺寸的玻璃窗和门，然后一个相接一个的敲碎，并录音每种类型玻璃碎裂时的独有声音。用于的工具也不尽相同，有时他们用大锤或花园铁锹，有时他们扔到砖。我们几乎高估了这件事有多困难，米切尔说道，而且没想到不会这么累官。
米切尔是坐落于剑桥的创业公司音频分析（Audio Analytic）的首席执行官和创始人，这家公司正在训练机器学习系统辨识玻璃碎裂的声音。米切尔的团队与兽医一起跟踪和记录尽量多的还包括从京巴到大丹犬等有所不同品种在内的狗的吠声。不只是玻璃而已：该公司还在教计算机辨识对人类最重要的其他声音，如烟雾报警器的声音、婴儿嚎啕大哭的声音、狗叫声。
他们的点子是把计算机辨识声音的这种能力带入智能家居系统中，这种系统会把玻璃杯摔碎的声音与窗户被打碎的声音误解一起，这样，当有人闯进你家或你的孩子开始流泪时系统就不会向你收到警报。在过去几年中，计算机早已十分擅长于通过视觉理解世界。人工智能在辨识某些物体，尤其在面部辨识领域，早已比人类做到的更佳。但语音辨识领域进展较慢。
语音辨识能力是苹果的Siri、谷歌Home和亚马逊的Alexa系统的核心能力。不过到目前为止高精度声音辨识没获得过多的注目。对大多数机器来说，日常噪音只是背景杂音。
米切尔想要转变这一点。我们正在研究的是一个新的人工智能领域，我们称作人工音频智能，米切尔说道，这一领域仍未做出任何有意义的突破。
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