Trots den överväldigande framgången med djupt lärande i olika talbehandlingsuppgifter är problemet med att separera simultantalare i en blandning fortfarande en utmaning. Två stora svårigheter i sådana system är den godtyckliga källan permutation och okänt antal källor i blandningen. Vi föreslår en ny ram för djupinlärning för enkanals talseparation genom att skapa dragningspunkter i högdimensionellt inbäddningsutrymme för de akustiska signaler som drar samman de tidsfrekvensbehållare som motsvarar varje källa. Attractor punkter i denna studie skapas genom att hitta centroider av källorna i inbäddningsutrymmet, som senare används för att bestämma likheten mellan varje bin i blandningen till varje källa. Nätverket tränas sedan för att minimera återuppbyggnadsfelet hos varje källa genom att optimera inbäddningarna. Den föreslagna modellen skiljer sig från tidigare arbeten genom att den genomför en end-to-end-utbildning, och den är inte beroende av antalet källor i blandningen. Två strategier utforskas i testtiden, K-medel och fasta dragningspunkter, där den senare inte kräver någon efterbehandling och kan genomföras i realtid. Vi utvärderade vårt system på Wall Street Journal dataset och visade 5,49 % förbättring jämfört med tidigare toppmoderna metoder.
En djup dragningskraft nätverk som extrahera centroider i högdimensionella inbäddnings utrymmen, för att få tid-frekvens bins för varje högtalare presenterades i REF.
Deep attractor network for single-microphone speaker separation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}