AI in Noise-Cancelling-Kopfhörern: Lärmunterdrückung dank KI

Hier erfährst du kurz das Wichtigste zum KI-Einsatz bei der Lärmunterdrückung:

• KI kommt sowohl bei der Geräuschunterdrückung von Lärm aus der realen Welt als auch bei der Reduktion von Hintergrundgeräuschen aus virtuellen Umgebungen zum Einsatz.
• Noise-Cancelling-Kopfhörer mit ANC registrieren Umgebungslärm über Sensormikrofone und eliminieren ihn per Gegenschall.
• KI-Algorithmen helfen, Lärm zu erkennen und spezifische Geräuschquellen in Echtzeit zu unterdrücken.
• KI-basierte Software kann die Gesprächsqualität von Videokonferenzen, Livestreams und Sprachchats verbessern, indem sie Hintergrundgeräusche von Gesprochenem unterscheidet und eliminiert.
• Je mehr eine KI trainiert wird, desto besser werden die Ergebnisse bei der spezifischen Geräuschunterdrückung.
• Künftig könnte KI in vielen weiteren Bereichen zur Reduktion von Lärm eingesetzt werden.

Noise-Cancelling-Kopfhörer sollen Umgebungsgeräusche unterdrücken, damit du dich voll und ganz auf Musik, Hörbücher, Podcasts, Games oder Videocalls konzentrieren kannst. Dabei kommen unterschiedliche Technologien zum Einsatz – häufig unterstützt von einer KI.

Wir stellen dir im Folgenden zunächst die Unterschiede verschiedener Noise-Cancelling-Verfahren vor, bevor wir uns dem Einfluss von AI auf die Lärmunterdrückung widmen.

• Passives Noise-Cancelling: Wenn du den Zusatz „NC“ auf Kopfhörern findest, dann handelt es sich um Modelle mit „Passive Noise Cancellation“. In diesem Fall sorgen Passform und Materialien des Kopfhörers dafür, dass wenig bis kein Lärm von außen eindringt. Das wird zum Beispiel mit gut isolierenden Materialien im Gehäuse der Ohrmuschel erreicht. Wichtig ist hier, dass die Passform der Kopfhörer exakt zu deinem Kopf passt.
• Aktives Noise-Cancelling: Bei aktivem Noise-Cancelling oder „Active Noise Cancellation“ (ANC) kommen Mikrofone zum Einsatz, die Umgebungsgeräusche aufnehmen. Der Kopfhörer gibt dann selbst ein Geräusch aus, dessen Frequenz gegenphasig zu der des Umgebungsgeräuschs ist. Dadurch werden die Schallwellen neutralisiert, und du nimmst Stille wahr.

Weitere Unterschiede tun sich mit Blick auf die Lärmquelle auf. So macht es einen Unterschied, ob die unerwünschten Geräusche aus deiner realen Umgebung oder aus dem virtuellen Raum kommen, in dem du dich bewegst.

• Lärm aus der realen Welt: unerwünschte Geräusche, die von einer externen Geräuschquelle stammen.
• Lärm aus virtuellen Umgebungen: unerwünschte Geräusche, die aus dem virtuellen Raum kommen und dich durch ein zusätzliches Gerät wie Smartphone oder Kopfhörer erreichen.

Je nach Lärmquelle kommen unterschiedliche Arten von Noise-Cancelling zum Einsatz – häufig auch Kombinationen davon. Welche Rolle KI dabei spielt und welche Vorteile unterschiedliche Arten der Geräuschunterdrückung bieten, erfährst du im Folgenden.

Während zur Unterdrückung von Geräuschen aus der realen Welt unterschiedliche Hardware zum Einsatz kommt – mit oder ohne KI –, sind es bei Lärmquellen aus virtuellen Umgebungen immer Software-Lösungen auf KI-Basis, die unerwünschte Geräusche bekämpfen. Hier stellen wir dir verschiedene Szenarien und mögliche Lösungen mit ihren jeweiligen Vorteilen und Nachteilen vor.

Realer Lärm: Vorteile von ANC-Lösungen mit KI

Starten wir mit Lärm aus der realen Welt: Du bist mit der Bahn unterwegs und möchtest in aller Ruhe einen Podcast hören, ohne das Brummen der Bahn und den Lärm der umgebenden Fahrgäste zu hören. Dann kannst du einen Noise-Cancelling-Kopfhörer aufsetzen, der im Idealfall perfekt sitzt und die Geräusche der Außenwelt allein durch isolierende Materialien schon deutlich dämpft.

Besitzt dein Kopfhörer zusätzlich ANC, schaltest du die Funktion ein, und es wird auf Knopfdruck so richtig leise. Das kann der Kopfhörer – je nach Modell – auf drei unterschiedliche Arten leisten:

• Feedforward-ANC: Hierbei sitzt das Sensormikrofon, das die zu unterdrückenden Geräusche aufnimmt, außerhalb der Kopfhörermuschel oder des Earbuds. Es leitet die Geräusche weiter an einen ANC-Prozessor, der einen gegenphasigen Schall aussendet.
• Feedback-ANC: In diesem Fall befindet sich das Sensormikrofon innerhalb der Ohrmuschel oder des Earbuds, es hört also die gleichen Geräusche wie der Hörer. Auch hier erfolgt eine Weiterleitung an einen ANC-Prozessor, der entsprechenden Gegenschall aussendet.
• Hybrid-ANC: Diese Form der aktiven Geräuschunterdrückung kombiniert Feedforward- und Feedback-ANC, es gibt also Mikrofone innerhalb und außerhalb von Kopfhörermuschel oder Earbud.

Die verschiedenen Noise-Cancelling-Varianten haben unterschiedliche Vorteile und Nachteile:

Wenn du dich über Noise-Cancelling-Kopfhörer informierst, können dir außerdem folgende ANC-Varianten begegnen:

• Adaptives ANC: Die Kopfhörer passen sich an die jeweilige Situation an. Es können bestimmte Geräusche herausgefiltert werden, während andere hörbar bleiben, zum Beispiel Sirenen, nahende Autos oder Lautsprecheransagen.
• Anpassbares ANC: Hier kannst du selbst bestimmen, wie stark Umgebungsgeräusche herausgefiltert werden. Häufig gibt es einen Transparenzmodus, in dem alle Außengeräusche weitergegeben werden, während du Musik, Hörbuch oder Podcast hörst.

KI kommt immer ins Spiel, wenn automatisch ausgewählt werden soll, welcher Noise-Cancelling-Modus der beste für die jeweilige Situation ist. Das setzt voraus, dass Umgebungsgeräusche ständig erfasst und analysiert werden. Die künstliche Intelligenz unterscheidet dann auf Grundlage einer großen Trainingsdatenbasis, welche Geräusche erwünscht sind und durchgelassen werden und welche aktiv eliminiert werden sollen.

Virtueller Lärm: Vorteile vom KI-Einsatz in Videocalls

Bei der Lärmunterdrückung von Geräuschen aus virtuellen Umgebungen ist künstliche Intelligenz nicht mehr wegzudenken. KI-Algorithmen werden eingesetzt, um unerwünschte Geräusche in Echtzeit zu eliminieren. Dabei kann es sich beispielsweise um Rückkopplungsgeräusche, Hintergrundgespräche, Umgebungsgeräusche und Audioartefakte handeln, die in Videokonferenzen durch den virtuellen Raum übertragen werden oder entstehen. Eine Herausforderung ist hier, dass die Geräusche nicht nur dynamisch sind und sich ständig verändern, sondern dich auch durch unterschiedliche Geräte, Filter und Codecs erreichen.

Beispiele für KI-basierte Geräuschunterdrückung per Software:

• Microsoft Teams: Microsoft hat Ende 2020 eine Geräuschunterdrückungssoftware für Teams eingeführt, die eine KI dafür nutzt, Hintergrundgeräusche zu erkennen und herauszufiltern. Dafür wurde die künstliche Intelligenz mit fast 1.000 Stunden aufgezeichneter Lärmdaten und in zehn verschiedenen Sprachen trainiert, um Stimmen und unerwünschte Hintergrundgeräusche unterscheiden zu können.
• Krisp AI: Auch Krisp nutzt KI-Algorithmen, um unerwünschte Geräusche in Echtzeit zu reduzieren oder zu eliminieren. Anders als bei Microsoft ist die Software jedoch nicht nur exklusiv für eine eigene Konferenzplattform verwendbar, sondern funktioniert mit mehr als 800 bestehenden Plattformen, darunter Zoom und Skype. Die Geräuschunterdrückung erfolgt zudem beidseitig – du kannst dein Gegenüber klar verstehen und es dich, auch wenn nur du die Software nutzt.
• Nvidia RTX Voice: Nvidia hat im April 2020 ein Plug-in zur Geräuschunterdrückung veröffentlicht, das mittlerweile Teil der Broadcast-App ist. Auch hier sorgt eine KI dafür, dass unerwünschte Geräusche aus Livestreams, Sprachchats oder Videoanrufen entfernt werden. Voraussetzung ist jedoch eine Nvidia-RTX-Grafikkarte. In diesem Beitrag erfährst du, was es allgemein mit KI in Grafikkarten auf sich hat.

Unter anderem folgende Modelle nutzen bereits künstliche Intelligenz für unterschiedliche Zwecke:

• Apple AirPods Pro (2. Generation): nutzen maschinelles Lernen zum Beispiel für das Feature „Personalisierte Lautstärke“, das den Sound im Laufe der Zeit automatisch an deine Hörgewohnheiten in verschiedenen Umgebungen anpasst. Tipp: In einem separaten Beitrag findest du die besten In-Ear-Kopfhörer mit Noise-Cancelling.
• Bose QuietComfort Ultra: sorgen mittels KI unter anderem für Boses „Immersive Audio“, das dir räumlichen Klang liefert und dich als Hörer in den sogenannten Sweet Spot setzt – als ob das Gehörte vor dir liegen würde.
• Sony WH-1000XM6: optimieren dank KI beispielsweise die Geräuschminimierung automatisch je nach Passform und Umgebungsfaktoren wie Luftdruck. Unser Kollege Alex hat den Sony WH-1000XM6 für TURN ON getestet und mit 4,5 von 5 Punkten bewertet. Sein Urteil über das Noise-Cancelling und sein finales Fazit entdeckst du in seinem Praxistest.

Künstliche Intelligenz kommt bereits in zahlreichen Lösungen zur Unterdrückung unerwünschter Geräusche zum Einsatz – sowohl bei Umgebungslärm aus der realen Welt als auch bei Hintergrundgeräuschen in virtuellen Umgebungen. Dank unzähliger Trainingsdaten kann AI erwünschte von unerwünschten Geräuschen unterscheiden und die unerwünschten reduzieren oder herausfiltern. Und: Je mehr die KI trainiert wird, desto feiner kann sie die Unterscheidungen treffen und desto besser wird der Lärm unterdrückt.

Hintergrundlärm aus der virtuellen Welt kann von KI-basierter Software herausgefiltert werden, Lärm in der realen Welt wird mit „Active Noise Cancellation“ (ANC) eliminiert. Dabei werden die von Sensormikrofonen erfassten Geräusche durch das Ausspielen eines gegenphasigen Geräuschs eliminiert. Das funktioniert übrigens nicht nur mit Noise-Cancelling-Kopfhörern, sondern kommt teilweise auch zur Innenraumdämpfung in Autos zum Einsatz. Weitere Einsatzmöglichkeiten für Antischall sind beispielsweise die Schaffung von Ruhezonen in Großraumbüros, die Reduktion der Lärmbelastung in Motorradhelmen und die Reduktion der Geräusche von Windrädern.

Durch weiteres Training von künstlichen Intelligenzen dürften auch Noise-Cancelling-Lösungen noch intelligenter werden. So ist es denkbar, dass du dir künftig ganz genau aussuchen kannst, welche Geräusche du hören möchtest und welche nicht. Es gibt sogar schon Prototyp-Kopfhörer, bei denen eine KI nur die Stimme des Gegenübers deutlich wiedergibt und alles andere so gut es geht herausfiltert.