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https://fairydevices.jp/news_20230920
マルチモーダル信号処理に関する国際ワークショップ MMSP 2023 に論文採択
近年、音源分離の研究においては、発話が部分的にしかオーバラップしない設定が現実的なシナリオとして着目されています。一方で、従来の損失関数であるSI-SNRは参照信号が無音(すなわちオーバーラップ率が0)である時に発散してしまうという問題がありました。この研究は、参照信号の有音区間と無音区間を別々に扱うことにより特異的な挙動を回避し、音源分離の精度を向上させる新たな損失関数を提案したものです。
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マルチモーダル信号処理に関する国際ワークショップ MMSP 2023 に論文採択
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近年、音源分離の研究においては、発話が部分的にしかオーバラップしない設定が現実的なシナリオとして着目されています。一方で、従来の損失関数であるSI-SNRは参照信号が無音(すなわちオーバーラップ率が0)である時に発散してしまうという問題がありました。この研究は、参照信号の有音区間と無音区間を別々に扱うことにより特異的な挙動を回避し、音源分離の精度を向上させる新たな損失関数を提案したものです。
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マルチモーダル信号処理に関する国際ワークショップ MMSP 2023 に論文採択
近年、音源分離の研究においては、発話が部分的にしかオーバラップしない設定が現実的なシナリオとして着目されています。一方で、従来の損失関数であるSI-SNRは参照信号が無音(すなわちオーバーラップ率が0)である時に発散してしまうという問題がありました。この研究は、参照信号の有音区間と無音区間を別々に扱うことにより特異的な挙動を回避し、音源分離の精度を向上させる新たな損失関数を提案したものです。
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