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Google开源FUSS数据集 以训练AI模型

4月10日消息,谷歌今天宣布发布Free Universal Sound Separation数据集(简称 FUSS),旨在支持AI模型的开发。该研究描述了两种机器学习模型,它们共同降低了多扬声器的语音识别词错误率(WER)信号。据悉,大多数声音分离模型都假设混合物中的声音数量是静态的,并且它们会分离少量声音类型的混合物(例如语音与非语音)或相同声音类型的不同实例(例如第一说话者与第二说话者)。FUSS数据集将重点转移到更广泛的问题上,即将可变数量的任意声音彼此分离。为此,FUSS数据集包括各种声音,逼真的房间模拟器以及将这些元素混合在一起的代码,以提供具有真实性的多源,多类音频。

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