Compania Google o bază de date de sunete mixte etalon, însoțită de anotații, care poate fi utilizată în sistemele de învățare automată, aplicate pentru separarea unor sunete mixte aleatorii în componente distincte. De asemenea, este publicat un model universal de învățare profundă (TDCN++), care poate fi utilizat în Tensorflow pentru separarea sunetelor. Datele sunt pregătite pe baza unei colecții și sub licența CC BY 4.0.
Proiectul FUSS (Free Universal Sound Separation) își propune să rezolve problema separării unui număr arbitrar de sunete aleatorii, al căror caracter nu este cunoscut dinainte. Alte sisteme similare sunt, de obicei, limitate la sarcina de separare a sunetelor specifice, cum ar fi vocea și non-vocea sau diferite persoane care vorbesc.
Baza de date cuprinde aproximativ 20 de mii de amestecuri. Setul include, de asemenea, caracteristici impulsionale calculate anterior, pregătite printr-un simulator de cameră creat special și care ia în considerare reflecția de pe pereți, locația sursei sonore și locația microfonului.
Sursa: opennet.ro
