I djupa neurala nätverk med konvolutionella lager, varje lager har vanligtvis fast storlek / enkel upplösning mottagligt fält (RF). Konvolutionella lager med en stor RF fånga global information från inmatningsfunktionerna, medan lager med liten RF storlek fånga lokala detaljer med hög upplösning från inmatningsfunktionerna. I detta arbete introducerar vi nya djupa multi-upplösning fullt konvolutionella neurala nätverk (MR-FCNN), där varje lager har olika RF-storlekar för att extrahera multi-upplösning funktioner som fångar den globala och lokala detaljer information från sina ingångsfunktioner. Den föreslagna MR-FCNN tillämpas för att separera en målljudkälla från en blandning av många ljudkällor. Experimentella resultat visar att användning av MR-FCNN förbättrar prestandan jämfört med feedfore djupa neurala nätverk (DNN) och enkel upplösning djupt fullständigt konvolutionella neurala nätverk (FCNN) på ljudkällan separation problem.
Multi-upplösning FCN REF föreslogs för monaural ljudkälla separation.
O ct 2 01 7 MULTI-RESOLUTION FULLY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR MONAURAL AUDIO SOURCE SEPARATION