Google hat Daten und ein Modell des maschinellen Lernens zur Trennung von Geräuschen veröffentlicht

Das Unternehmen Google veröffentlicht eine Datenbank mit Referenzmischungen von Klängen, die mit Anmerkungen ausgestattet ist und in maschinellen Lernsystemen verwendet werden kann, um beliebige Mischgeräusche in einzelne Komponenten zu trennen. Ebenfalls veröffentlicht wurde ein universelles Modell für tiefes maschinelles Lernen (TDCN++), das in Tensorflow für die Geräuschtrennung verwendet werden kann. Die Daten basieren auf einer Sammlung freesound.org und veröffentlicht unter CC BY 4.0-Lizenz.

Das vorgestellte Projekt FUSS (Free Universal Sound Separation) zielt darauf ab, das Problem der Trennung beliebiger Geräuschquellen zu lösen, deren Charakter im Voraus nicht bekannt ist. Andere ähnliche Systeme sind in der Regel auf die Trennung bestimmter Geräusche beschränkt, zum Beispiel Sprache und Nicht-Sprache oder verschiedene sprechende Personen.

Die Datenbank umfasst etwa 20.000 Mischungen. Das Set enthält auch vorab berechnete Impulsantworten für den Raum, die mit einem speziell entwickelten Raumsimulator erstellt wurden und die Reflexionen von Wänden, den Standort der Schallquelle und den Standort des Mikrofons berücksichtigen.

Quelle: opennet.ru