Google annoteeritud andmebaas viitega segahelidest, mida saab kasutada masinõppesüsteemides, mida kasutatakse suvaliste segahelide eraldamiseks nende üksikuteks komponentideks. Samuti on avaldatud üldine sügav masinõppemudel (TDCN++), mida saab Tensorflows kasutada helide eraldamiseks. Andmed koostatud kogumise põhjal и litsentsitud CC BY 4.0 alusel.
Esitletud projekt FUSS (Free Universal Sound Separation) on suunatud suvalise hulga suvaliste helide eraldamise probleemile, mille olemus pole ette teada. Teised sarnased süsteemid piirduvad üldiselt teatud helide, näiteks häälte ja mittehäälte või erinevate inimeste kõne eristamise ülesandega.
Andmebaasis on umbes 20 tuhat segamist. Komplekt sisaldab ka eelnevalt arvutatud ruumi impulssreaktsioone, kasutades spetsiaalselt ehitatud ruumisimulaatorit, mis võtab arvesse seina peegeldust, heliallika asukohta ja mikrofoni asukohta.
Allikas: opennet.ru