Separação de Fontes Sonoras Auxiliada por Deep Learning
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Pesc publication
Um stream auditivo é um grupo de sons que no entendimento humano pertencem à mesma cena. O uso de máscaras binárias para separar uma cena auditiva em dois ou mais streams tem se mostrado muito efetivo. Abordagens mais recentes usam métodos de aprendizado supervisionado para gerar essas máscaras. Os áudios utilizados nos experimentos foram gerados artificialmente, uma mistura de vogal falada e outro áudio. O trabalho utiliza esses áudios monoaurais, propondo encontrar uma máscara binária para o stream de interesse. Para encontrar essas máscaras duas abordagens foram utilizadas: a primeira trabalha com os coeficientes de frequência mel e rede neural convolucional, e a segunda com os espectrogramas dos áudios e uma rede U-Net. A primeira abordagem não se mostrou muito efetiva. A segunda apresentou melhores resultados.
An auditory stream is a group of sounds that in human perception belong to the same scene. The use of binary masks to segregate an auditory scene in two or more streams has shown to be very effective. More recent approaches use supervised learning models to create these binary masks. The audios used in the experiments were artificially created, a mixture of vowel sound and other audio. The work uses these monaurals audios, proposing to find a binary mask for the stream of interest. To find these masks two approaches were explored: the first one uses the mel frequency cepstral coefficients and the convolutional neural network, and the second one uses the audios spectrograms and a U-Net network. The first approach wasn’t very effective. The second presented better results.