Google oodatud segatud helide andmebaas, varustatud annotatsioonidega, mida saab kasutada masinõppesüsteemides, et jagada juhuslikke segatud helisid eraldi komponentideks. Samuti on avaldatud universaalne sügava masinõppe mudel (TDCN++), mida saab kasutada Tensorflow's helide eraldamiseks. Andmed on ette valmistatud kogumite põhjal ja CC BY 4.0 litsentsi all.
Esitatud projekt FUSS (Free Universal Sound Separation) on suunatud juhuslike helide eraldamise probleemile, mille iseloom ei ole eelnevalt teada. Teised sarnased süsteemid on tavaliselt piiratud teatud helide eraldamise ülesanne, näiteks rääkijate ja mitte-rääkijate või erinevate rääkijate vahel.
Andmebaasis on umbes 20 000 segamist. Komplekti kuuluvad ka eelnevalt arvutatud ruumi impulsskarakteristikud, mis on valmistatud spetsiaalselt loodud ruumisimulaatori abil ja arvestavad seinte peegeldust, heliallika asukohta ja mikrofoni asukohta.
Allikas: opennet.ru
