В захватывающем прорыве исследователи представили новую модель глубокого обучения, которая имеет потенциал значительно улучшить качество звука в реальных сценариях. Захватывая силу человеческого восприятия, модель превосходит традиционные подходы, включая субъективную оценку качества звука.
Традиционные методы снижения фонового шума полагались на алгоритмы искусственного интеллекта для извлечения шума из желаемых сигналов. Однако эти объективные техники не всегда соответствуют оценкам слушателей о том, что делает речь более понятной. И вот здесь новая модель приходит на помощь. Используя восприятие в качестве инструмента обучения, модель может эффективно удалять нежелательные звуки, улучшая качество речи.
Исследование, опубликованное в журнале IEEE Xplore, сосредоточилось на улучшении монофонического улучшения речи — речи, которая поступает из одного аудиоканала. Исследователи обучили модель на двух наборах данных, которые включали записи разговоров людей, часть из которых была осложнена фоновыми шумами. Затем слушатели оценили качество речи каждой записи по шкале от 1 до 100.
То, что отличает это исследование от других, — это его опора на субъективную природу качества звука. Включение человеческих оценок звука позволяет модели использовать дополнительную информацию для лучшего удаления шума. Исследователи использовали метод совместного обучения, обединяющий специализированный модуль языка улучшения речи с моделью предсказания, которая может оценить средний рейтинг мнения, который слушатели дали бы шумному сигналу.
Результаты были замечательными. Новый подход последовательным образом превосходил другие модели, измеряемые по объективным метрикам, таким как воспринимаемое качество, читаемость и оценки людей. Этот прорыв имеет значительные последствия для улучшения слуховых аппаратов, программ распознавания речи, приложений для проверки диктора и систем свободной коммуникации.
Однако существуют проблемы, связанные с использованием человеческого восприятия качества звука. Оценка громкого аудио является субъективной и зависит от слуховых возможностей и опыта конкретного человека. Факторы, такие как слуховые аппараты или кохлеарные импланты, также могут влиять на восприятие звуковой среды человека. Несмотря на эти проблемы, исследователи настроены совершенствовать свою модель, включая субъективные оценки людей, для работы с еще более сложными аудиосистемами и соответствия ожиданиям пользователей.
Взгляд в будущее позволяет исследователям предвидеть наступление эпохи, где, подобно устройствам дополненной реальности для изображений, технологии будут в режиме реального времени улучшать звук, повышая общее впечатление от прослушивания. Продолжая вовлекать человеческое восприятие в процесс машинного обучения, область может продвинуться еще дальше и проложить путь для революционных инноваций в области улучшения звука.
Часто задаваемые вопросы (ЧЗВ)
1. В чем состоит прорыв в улучшении качества звука, описанный в статье?
Исследователи разработали новую модель глубокого обучения, которая интегрирует субъективную оценку качества звука для эффективного удаления нежелательных звуков и повышения качества речи.
2. Как работали традиционные методы снижения фонового шума?
Традиционные методы полагались на алгоритмы искусственного интеллекта для извлечения шума из желаемых сигналов, но они не всегда соответствуют оценкам слушателей о том, что делает речь понятной.
3. На что сосредоточилось исследование в области улучшения речи?
Исследование сосредоточилось на улучшении монофонического улучшения речи, что означает речь, которая поступает из одного аудиоканала.
4. Какие наборы данных использовались для обучения модели?
Исследователи обучили модель на двух наборах данных, которые включали записи разговоров людей, часть из которых была осложнена фоновым шумом.
5. Как исследователи интегрировали человеческую оценку аудио в модель?
Они использовали метод совместного обучения, объединяющий специализированный языковой модуль улучшения речи с моделью предсказания, которая может оценить средний рейтинг мнения, который слушатели дали бы шумному сигналу.
6. Как новый подход сравнивается с другими моделями?
Новый подход последовательно превосходит другие модели по объективным метрикам, таким как воспринимаемое качество, читаемость и оценки людей.
7. Какие последствия имеет этот прорыв?
Этот прорыв имеет последствия для улучшения слуховых аппаратов, программ распознавания речи, приложений для проверки диктора и систем свободной коммуникации.
8. Какие вызовы связаны с использованием человеческого восприятия качества звука?
Оценка громкого аудио является субъективной и зависит от слуховых возможностей и опыта конкретного человека. Факторы, такие как слуховые аппараты или кохлеарные импланты, также могут влиять на восприятие звуковой среды человека.
9. Как исследователи планируют решить эти проблемы?
Исследователи намерены настроить свою модель, включая субъективные оценки людей, для работы с более сложными аудиосистемами и соответствия ожиданиям пользователей.
10. Какое будущее видение исследователей в этой области?
Исследователи предвидят будущее, в котором технологии будут улучшать звук в режиме реального времени, подобно устройствам дополненной реальности для изображений, чтобы улучшить общее впечатление от прослушивания. Путем использования человеческого восприятия в процессе машинного обучения область может продвинуться еще дальше и проложить путь для революционных инноваций в области улучшения звука.
Определения:
— Модель глубокого обучения: Тип модели искусственного интеллекта, использующей множество слоев искусственных нейронных сетей для обучения и прогнозирования.
— Субъективные оценки: Оценки или оценки на основе личных мнений или опыта, а не объективных фактов.
— Монофоническое улучшение речи: Улучшение качества речи, поступающей из одного аудиоканала.
— Алгоритмы искусственного интеллекта: Компьютерные алгоритмы, использующие техники искусственного интеллекта для выполнения конкретных задач или решения проблем.
— Средний оценочный балл: Мера, используемая для оценки общего качества аудио- или видеосигналов, обычно полученная через субъективные оценки.
Предлагаемые связанные ссылки:
IEEE — Официальный сайт Института инженеров по электротехнике и электронике, где можно получить доступ к журналу IEEE Xplore, опубликовавшему исследование.
Национальный институт потери слуха и других нарушений коммуникации (NIDCD) — Надежный источник информации о здоровье слуха и связанных достижения
The source of the article is from the blog krama.net