Google un database di suoni misti standard, fornito di annotazioni, utilizzabile in sistemi di apprendimento automatico per la separazione di suoni misti arbitrari in singoli componenti. È stata inoltre pubblicata un modello universale di apprendimento profondo (TDCN++), utilizzabile in Tensorflow per la separazione dei suoni. I dati sono stati preparati sulla base di una raccolta e con licenza CC BY 4.0.
Il progetto presentato FUSS (Free Universal Sound Separation) mira a risolvere il problema della separazione di un numero qualsiasi di suoni arbitrari, il cui carattere non è noto in anticipo. Altri sistemi simili tendono a limitarsi alla separazione di suoni specifici, ad esempio, voce e non voce o diversi parlanti.
Il DB conta circa 20.000 mescolanze. Il set include anche le caratteristiche impulsive calcolate in anticipo dell'ambiente, preparate utilizzando un simulatore di camera appositamente creato e considerando il riflesso dalle pareti, la posizione della sorgente sonora e la posizione del microfono.
Fonte: opennet.ru
