La empresa Google una base de datos de sonidos mixtos de referencia, equipada con anotaciones, que se puede utilizar en sistemas de aprendizaje automático aplicados a la separación de sonidos mixtos arbitrarios en componentes individuales. También se ha publicado un modelo universal de aprendizaje automático profundo (TDCN++), que puede ser utilizado en Tensorflow para la separación de sonidos. Los datos están preparados basada en una colección y bajo la licencia CC BY 4.0.
El proyecto presentado FUSS (Free Universal Sound Separation) está destinado a resolver el problema de la separación de cualquier número de sonidos arbitrarios, cuyo carácter no se conoce de antemano. Otros sistemas similares suelen estar limitados a la tarea de separar sonidos específicos, como voz y no voz o diferentes hablantes.
La base de datos cuenta con aproximadamente 20,000 mezclas. El conjunto también incluye características de impulso acústico previamente calculadas, preparadas mediante un simulador de sala especialmente creado, que tiene en cuenta la reflexión de las paredes, la ubicación de la fuente de sonido y la ubicación del micrófono.
Fuente: opennet.ru
