Google avaldas helide eraldamiseks andmed ja masinõppe mudeli

Google'i ettevõte avalikustas standardiseeritud segatud helide andmebaas, millel on annotatsioonid, mida saab kasutada masinõppe süsteemides, mis on rakendatud juhuslike segatud helide eraldamiseks eraldi komponentideks. Avaldatud on ka universaalne sügava masinõppe mudel (TDCN++), mida saab kasutada Tensorflow's helide eraldamiseks. Andmed on koostatud kogumiku põhjal freesound.org ja avaldatud CC BY 4.0 litsentsi all.

Käesolev projekt FUSS (Free Universal Sound Separation) on suunatud juhuslike helide eraldamise probleemile, mille kohta ei ole varasemaid teadmisi. Teised sarnased süsteemid on tavaliselt piiratud kindlate helide eraldamisega, näiteks hääle ja mitte-hääle või erinevate kõnelejate eraldamisega.

Andmebaasis on umbes 20 000 segu. Kogum sisaldab ka eelnevalt arvutatud impulsskarakteristikud ruumi kohta, mis on ette valmistatud spetsiaalselt loodud ruumisimulaatori abil ja arvestab seinte peegeldumist, heliallikate asukohta ja mikrofonide asukohta.

Allikas: opennet.ru