Treble Technologies ระดมทุน 18 ล้านดอลลาร์ หรือประมาณ 15 ล้านยูโร ในรอบการระดมทุน Series A-2 เพื่อขยายแพลตฟอร์มคลาวด์สำหรับการจำลองเสียง ดิจิทัลทวิน และการสร้างข้อมูลเสียงสังเคราะห์ การระดมทุนครั้งนี้นำโดย Paladin Capital Group โดยมุ่งเน้นการเติบโตในสหรัฐอเมริกาและการรุกเข้าสู่ตลาด AI ทางกายภาพ ซึ่งผู้ผลิตอุปกรณ์และนักพัฒนาโมเดลจำเป็นต้องมีวิธีที่สามารถปรับขนาดได้และมีความแม่นยำทางฟิสิกส์สำหรับการออกแบบ ฝึกฝน ทดสอบ และตรวจสอบผลิตภัณฑ์ที่เปิดใช้งานด้วยเสียงภายใต้สภาพแวดล้อมทางเสียงในโลกจริงที่เปลี่ยนแปลงไป
Treble Technologies สามารถระดมทุนในรอบ Series A-2 ได้ 18 ล้านดอลลาร์ ทำให้ยอดระดมทุนรวมจนถึงปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 36 ล้านยูโร โดยมี Paladin Capital Group เป็นผู้นำการลงทุน ร่วมด้วยผู้สนับสนุนเดิมอย่าง KOMPAS VC, Frumtak Ventures และกองทุน European Innovation Council Fund บริษัทที่มีสำนักงานในเรคยาวิกแห่งนี้จะนำเงินทุนไปใช้ขยายการดำเนินงานในสหรัฐอเมริกา และพัฒนาแพลตฟอร์มที่อยู่จุดตัดระหว่างการจำลองเสียง การสร้างต้นแบบเสมือนจริงของฮาร์ดแวร์เสียง การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ และตลาด AI ทางกายภาพที่กำลังเติบโต
ข้อเสนอหลักของบริษัทคือระบบ AI และอุปกรณ์ที่เปิดใช้งานด้วยเสียงจำเป็นต้องได้รับการฝึกฝนและทดสอบในสภาพแวดล้อมทางเสียงที่ยากลำบากเช่นเดียวกับที่จะพบเจอภายนอกห้องปฏิบัติการ ซึ่งรวมถึงรูปทรงและวัสดุของห้องที่แตกต่างกัน การสะท้อนเสียง เสียงก้อง เสียงพูดแทรก เสียงรบกวนรอบข้าง ตำแหน่งไมโครโฟน ทิศทางของอุปกรณ์ และการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ สำหรับอุปกรณ์สวมใส่ หุ่นยนต์ ยานพาหนะไร้คนขับ และผลิตภัณฑ์สมาร์ทโฮม ตัวแปรเหล่านี้ไม่ใช่กรณีข้อยกเว้น แต่เป็นพื้นฐานสำคัญต่อการทำงานของระบบการรู้จำเสียง การปรับปรุงคุณภาพเสียง การแยกแยะแหล่งกำเนิดเสียง การระบุตำแหน่ง และระบบบีมฟอร์มมิงในทางปฏิบัติ
Treble แก้ไขปัญหานี้ด้วยแพลตฟอร์ลดิจิทัลทวินทางเสียงแบบคลาวด์เนทีฟ ซึ่งผสานการจำลองเสียงแบบอาศัยคลื่นความถี่ร่วมกับการจำลองเสียงแบบเรขาคณิต ส่วนประกอบแบบอาศัยคลื่นความถี่มีเป้าหมายเพื่อจับผลกระทบที่แบบจำลองเสียงแบบง่ายมักมองข้าม เช่น การเลี้ยวเบน การแทรกสอด และพฤติกรรมของโหมดห้อง ในขณะที่วิธีเรขาคณิตช่วยรองรับการประมวลผลการแพร่กระจายของเสียงความถี่สูงในพื้นที่ขนาดใหญ่หรือมีความซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ การจำลองที่ได้สามารถสร้างการตอบสนองต่อแรงกระตุ้นเฉพาะอุปกรณ์ ข้อมูลเสียงเชิงพื้นที่ และฉากเสียงที่มีป้ายกำกับครบถ้วนพร้อมพารามิเตอร์ของแหล่งกำเนิด ตัวรับ รูปทรง และวัสดุที่กำหนดไว้
สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องเป็นพิเศษกับ Treble SDK ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซที่ใช้ภาษา Python และออกแบบมาสำหรับการจำลองที่ปรับขนาดได้ พร้อมการบูรณาการเข้ากับเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องและการวิจัยและพัฒนา SDK ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจำลองอาเรย์ไมโครโฟน แหล่งกำเนิดเสียงที่มีทิศทาง รูปทรงของอุปกรณ์ และผลกระทบที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ จากนั้นจึงรันการจำลองปริมาณมากเพื่อสร้างข้อมูลสำหรับการฝึกฝนและการประเมินผล Treble เพิ่งขยายขีดความสามารถของ SDK ด้วยชุดข้อมูลจำลองที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้และเครื่องมือสร้างฉาก โดยขยับจากการตอบสนองต่อแรงกระตุ้นของห้องแบบเดี่ยวๆ ไปสู่ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งสามารถกรองตามระยะห่างระหว่างแหล่งกำเนิดและตัวรับ เสียงก้อง แนวสายตา ความชัดเจน และข้อมูลเมตาเชิงเสียงหรือเชิงพื้นที่อื่นๆ
ความเชี่ยวชาญของ Treble ในการจำลองทางอะคูสติกที่แม่นยำตามหลักฟิสิกส์ ซึ่งจำลองการเคลื่อนที่ของเสียงผ่านพื้นที่ ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถจำลองสภาพแวดล้อมเหล่านั้นในรูปแบบดิจิทัล แทนที่จะต้องพึ่งพาการเก็บข้อมูลบันทึกเสียงในสถานที่จริงซึ่งมีขั้นตอนที่ช้าและมีค่าใช้จ่ายสูง แพลตฟอร์มของบริษัทผสมผสานการจำลองเสียง ดิจิทัลทวิน และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ เพื่อสร้างชุดข้อมูลเสียงที่สมจริงซึ่งเป็นตัวแทนของห้อง วัสดุ ยานพาหนะ อุปกรณ์ ลำโพง และสภาพเสียงรอบข้างที่แตกต่างกัน
Treble ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างเวอร์ชันดิจิทัลทางเสียงของสภาพแวดล้อมเหล่านั้น และประเมินประสิทธิภาพการทำงานของผลิตภัณฑ์หรือโมเดลก่อนที่จะสร้างต้นแบบทางกายภาพหรือเริ่มโครงการบันทึกเสียงขนาดใหญ่ ด้วย Treble ทีมพัฒนาสามารถสร้างชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับสม่ำเสมอ ทดสอบกรณีข้อยกเว้นที่ยากจะจำลองขึ้นในโลกจริง และเปรียบเทียบการกำหนดค่าผลิตภัณฑ์ภายใต้สภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ วิธีนี้สามารถช่วยลดเวลาในการทดสอบต้นแบบและการเก็บข้อมูลจากหลายเดือนให้เหลือเพียงไม่กี่วัน ช่วยให้วงจรการพัฒนาผลิตภัณฑ์สั้นลง พร้อมทั้งช่วยยกระดับประสิทธิภาพและความทนทานของโมเดลเสียง AI พัฒนาฟีเจอร์นวัตกรรมใหม่ และปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของผู้ใช้งานปลายทาง
ฟินูร์ ปินด์ (Finnur Pind) ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Treble กล่าวว่าการโต้ตอบด้วยเสียงกำลังกลายเป็นอินเทอร์เฟซพื้นฐานสำหรับผลิตภัณฑ์อัจฉริยะรุ่นต่อไป แต่โลกทางกายภาพมีความซับซ้อนทางเสียง โมเดล AI และอุปกรณ์ที่ทำงานได้ดีในห้องปฏิบัติการอาจประสบปัญหาเมื่อต้องพบเจอกับเสียงก้อง เสียงรบกวนพื้นหลัง หรือสภาพแวดล้อมทางกายภาพที่ไม่คุ้นเคย Treble ช่วยให้ทีมพัฒนาของผู้ผลิตอุปกรณ์ชั้นนำระดับโลกมีวิธีที่รวดเร็วและปรับขนาดได้มากกว่าในการจำลองสภาพแวดล้อมเหล่านั้น สร้างข้อมูลที่จำเป็น และทดสอบผลิตภัณฑ์เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมที่เครื่องจักรต้องปฏิบัติงานและมนุษย์ต้องมีปฏิสัมพันธ์ด้วย
พร้อมกับการประกาศนี้ บริษัทได้เปิดเผยถึงความร่วมมือกับ Amazon และ Logitech ซึ่งทีมงานของบริษัทเหล่านี้ใช้สภาพแวดล้อมเสียงเสมือนจริงเพื่อประเมินคุณภาพเสียง ทดสอบสถานการณ์ที่ทับซ้อนและยากลำบาก และดึงข้อสรุปทางวิศวกรรมที่น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น นี่คือทิศทางที่คุ้นเคยสำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์เสียง เนื่องจากข้อมูลที่สมจริงมีความสำคัญทัดเทียมกับสถาปัตยกรรมอัลกอริทึม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อโมเดลต้องสามารถใช้งานทั่วไปข้ามอุปกรณ์และห้องจริงที่หลากหลาย
การมุ่งเน้นไปที่ AI ทางกายภาพถือเป็นส่วนต่อขยายที่มีเหตุผลสำหรับ Treble การสนทนาส่วนใหญ่เกี่ยวกับหุ่นยนต์และโมเดลโลกมักจะเน้นไปที่การมองเห็น การทำแผนที่เชิงพื้นที่ และการจัดการสิ่งของ แต่เครื่องจักรที่มีประโยชน์จะต้องสามารถตีความเสียงพูด เสียงเตือน เสียงกระแทก เสียงสิ่งแวดล้อม และกิจกรรมที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากลานสายตาได้เช่นกัน เสียงเพิ่มความซับซ้อนเนื่องจากสัญญาณที่ส่งมาถึงอาเรย์ขึ้นอยู่กับห้อง วัสดุ ตำแหน่งแหล่งกำเนิดเสียง ตำแหน่งอุปกรณ์ และการเคลื่อนไหวของทั้งตัวผลิตภัณฑ์และผู้ใช้ ข้อเสนอของ Treble คือการจำลองที่แม่นยำตามหลักฟิสิกส์สามารถทำให้ตัวแปรเหล่านี้พร้อมใช้งานในระดับการพัฒนา แปลงดิจิทัลทวินทางเสียงให้กลายเป็นชั้นข้อมูลและการตรวจสอบที่ใช้งานได้จริงสำหรับผลิตภัณฑ์เสียงอัจฉริยะรุ่นต่อไป
วินีต คันจู (Vineet Ganju) ได้เข้าร่วมงานกับ Treble Technologies ในฐานะผู้จัดการทั่วไปประจำสหรัฐอเมริกา โดยตามคำกล่าวของ ฟินูร์ ปินด์ (Finnur Pind) ซีอีโอของบริษัท ระบุว่าบริษัทได้เริ่มต้นการขยายกิจการสู่ชายฝั่งตะวันตกอย่างเป็นทางการภายใต้การนำของ คันจู (Ganju) ซึ่งก่อนหน้านี้ คันจู (Ganju) เคยดำรงตำแหน่งผู้บริหารในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ การเชื่อมต่อไร้สาย และกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์เสียง ก่อนมาร่วมงานกับ Treble เขาเคยดำรงตำแหน่งรองประธานและผู้จัดการทั่วไปที่ Synaptics หลังจากการเข้าซื้อกิจการ Conexant โดยทำหน้าที่ควบคุมการจัดการผลิตภัณฑ์และการตลาดสำหรับแผนกเสียงและวิดีโอ ประสบการณ์การทำงานที่ผ่านมาของเขายังรวมถึงบทบาทที่ Texas Instruments, Equiphon และ Silicon Labs