用AI打造多人聲分離引擎,RelaJet給聽障者更好的聆聽體驗
用AI打造多人聲分離引擎,RelaJet給聽障者更好的聆聽體驗

對許多人而言,「聽得見」、「聽得清楚」是再自然不過的事。不過大多數人不知道,對聽障者而言,即使配戴助聽器,他們聽見的世界依然與健全者不同。

在多人交談的情況下,傳統助聽器只是將接收到的聲音全部混在一起,無所謂遠近層次之分,因此一串串字句交疊在一塊變得混雜破碎,聽障者無法專注在想聽清楚的聲音上,「雞尾酒問題」成了聽障者最大挑戰。

編按:「雞尾酒問題」指人能選擇聆聽的能力,在多人交談的吵雜環境中,能將注意力集中在特定對象並自動忽略背景音,識別不同對象之談話內容。

洞見未來科技RelaJet創辦人陳柏儒本身也是聽障者,自身有感於傳統助聽器價格高昂且使用體驗不佳,在經過深入研究評估後,他選擇以「多人聲分離」作為研發重點,希望打造出對聽障者更友善的助聽器,給他們更好的聆聽體驗。

低功耗低延時,RelaJet推多人聲分離助聽器

洞見未來科技(以下簡稱洞見)專注於提供具多人聲分離功能的助聽器,透過其今年3月推出的R1898DSP晶片方案,讓使用者在配帶洞見的助聽器時,能將人聲從環境音中拉出,細分不同對象的聲音紋路,並靠助聽器屏蔽想過濾的背景噪音,在人多嘈雜的情境中亦能在10毫秒內分離出一個最主要的人聲,讓聽障者能專注地接收特定聲音。

洞見未來科技R1898DSP晶片
R1898DSP晶片
圖/ 攝影:賀大新

「10毫秒這個數據與助聽器相關規範有關,規定要求助聽器之延時不得超過10~20毫秒。」洞見未來科技COO陳宥任指出,助聽器延遲時間若超過10毫秒,使用者就會感受到聲音延遲,容易產生頭暈不適等情況。洞見並非市面上唯一能將助聽器聲音延遲控在10毫秒的團隊,他們的優勢在於做到低延時的同時,亦達成低功耗的成就。「助聽器跟耳機不同,對聽障者而言是除睡覺外都要戴著的必需品,因此產品續航力相當重要。」陳宥任表示,洞見助聽器待機時的功耗是0.5mA、功能全開時則是3mA,在後者的狀態下產品續航力至少能撐到15小時以上。

跨出聽障領域 應用場景再延伸

根據世界衛生組織研究數據顯示:2018年,全球聽力受損(須配戴助聽器)的人口數高達5億,目前卻只有5,000萬人配戴助聽器;2050年,由於長時間暴露在高分貝環境下,全球會有近10億人聽力受損,相當於每10人中就有1人患有聽覺障礙,對學習、工作、社交各方面都將產生極大影響。從數據中找市場,再從自身體驗找痛點,柏儒與宥任兩兄弟的創業項目雖以助聽器為產品本位,實際上,他們已預見多人聲分離引擎的潛力值無限,能應用之產業領域亦相當廣泛。

「我們的晶片原型是為助聽器而生,不過推出後也有耳機廠商找上我們。」陳柏儒指出,一般無線耳機為講求方便性,通常都會犧牲音質,因此現在有耳機品牌商直接將洞見的技術用於「通話降噪」及「延長續航力」;至於多人聲分離引擎,除了用於幫助聽障者外,未來在夜店、工廠、大型活動現場等吵雜環境中亦有發揮空間;若能在辨識後將多人聲音分離成不同音軌,並搭配語音轉文字相關技術,在會議紀錄、客服中心、逐字稿音檔 等用途上都會更加便利。目前洞見也已提出相關服務:使用者可將特定型號錄音筆之音檔丟上雲端,洞見後台即能自動辨識不同人聲,並將其分離成相對應音軌供用戶使用。

洞見未來科技團隊
洞見未來科技團隊成員,左起執行長陳柏儒、營運長陳宥任。
圖/ 攝影:賀大新

RelaJet, To be your ear.

市場應用場景潛力無窮,洞見團隊期許他們能變成聲音的入口,除了幫助使用者有更好的聆聽體驗外,也希望能幫助機器「聽」得更好。「很多人都知道 Dolby 以及 DTS (杜比環繞與 DTS 環繞) 是聽覺輸出端體驗的龍頭,但是在聽覺接收端我們會透過更有競爭力的方式讓各家產品發揮獨特的特色。」陳宥任表示,下一步,團隊預計先將 R1898DSP 晶片推廣出去,並為晶片投放之龐大成本籌措資金,期望能在短期內建立起完整產業供應鏈。未來若洞見的產品用戶越來越多,也希望能妥善利用使用者數據做更好的開發應用。

創業快問快答

Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?
產品從 0-1 是一件非常困難的事情,保持專注保持行動力是必備的,但也別忘了保持樂觀及正向的情緒,因為你身後還有更多的人正相信你跟著你一起完成夢想。

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
1. 團隊士氣
2. 產品準時上線
3. 客戶黏著性高

Q:目前該服務的獲利模式為何?
銷售晶片,以及配套的衍伸服務。

團隊資訊

公司名稱:洞見未來科技股份有限公司
成立時間:2018/3/31
產品名稱:RelaJet DSP
上線時間:2019/5/1
團隊人數:10人
官方網站新創資料庫Facebook

本文授權轉載自創業小聚

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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