Google опубликовал данные и модель машинного обучения для разделения звуков
11 апреля 2020 года
Компания Google опубликовала базу данных эталонных смешанных звуков, снабжённую аннотациями, которую можно использовать в системах машинного обучения, применяемых для разделения произвольных смешанных звуков на отдельные компоненты. Также опубликована универсальная модель глубинного машинного обучения (TDCN++), которая может быть использована в Tensorflow для разделения звуков. Данные подготовлены на основе коллекции freesound.org и опубликованы под лицензией CC BY 4.0.
Представленный проект FUSS (Free Universal Sound Separation) нацелен на решение проблемы разделения любого числа произвольных звуков, о характере которых заранее неизвестно. Другие подобные системы, как правило, ограничены задачей разделения определённых звуков, например, голоса и не голоса или разных говорящих людей.
БД насчитывает около 20 тысяч смешиваний. В набор также входят предварительно рассчитанные импульсные характеристики помещения, подготовленные при помощи специально созданного симулятора комнаты и учитывающие отражение от стен, местоположение источника звука и местоположение микрофона.
Источники править
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.