ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ АДАПТАЦІЇ СИСТЕМ ФОРМУВАННЯ ПЕРСОНАЛЬНИХ ЗВУКОВИХ ЗОН ДО АКУСТИКИ ПРИМІЩЕНЬ

Анотація

Проведений аналітичний огляд сучасного стану досліджень у галузі формування персональних звукових зон (Personal Sound Zones, PSZ) з акцентом на впровадженні методів штучного інтелекту (ШІ) для адаптації систем до складної акустики приміщень. Введено векторно-матричну модель системи, сформульовано цільові функції алгоритмів контролю акустичного контрасту (JACC) та узгодження тиску (JPM) з параметрами регуляризації λ та μ. Встановлено формальну аналогію між задачею PSZ і задачею beamforming у фазованих антенних решітках (ФАР). Проаналізовано, чому класичні алгоритми ACC та PM деградують в умовах реверберації, і систематизовано підходи на основі ШІ, що вирішують цю проблему: нейромережна ідентифікація ATF, глибоке навчання для компенсації нелінійних спотворень та алгоритми онлайн-адаптації з мінімальною затримкою. Огляд слугує теоретичним підґрунтям для дисертаційного дослідження, спрямованого на розробку ШІ-системи адаптивного керування PSZ. Проведений аналіз показує, що алгоритми формування персональних звукових зон (PSZ) допускають єдину векторно-матричну постановку у вигляді p = Hw, де цільові функції JACC та JPM формально збігаються з критеріями MVDR та LCMV beamforming у фазованих антенних решітках (ФАР). Ця математична рамка є точкою докладання методів штучного інтелекту: ШІ не замінює класичні алгоритми, а вирішує їхню головну вразливість, а саме залежність від точної матриці H, яка в реальних умовах постійно змінюється. Практичне значення огляду полягає в тому, що він формує теоретичну і методологічну основу для дисертаційного дослідження, центральною задачею якого є розробка ШІ-системи адаптивного керування PSZ.

Ключові слова: локалізовані зони звуку, аудіо-анклави, персональні звукові зони, масиви гучномовців, параметричний масив, акустичний контраст, узгодження тиску, розбірливість мовлення, ультразвук, ультразвукові випромінювачі, акустичні метаповерхні.