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專業推薦:奧爾堡大學人工神經網絡

時間:2020-02-17 16:41:23 收藏0 閱讀 評論0 點贊0
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人工神經網絡,讓助聽器使用者體驗“雞尾酒會效應”。
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你可能沒有聽過 “雞尾酒會效應”,但是你一定體驗過下面這種情景:在嘈雜的聚會中,你仍能注意力集中在與某人的談話上,忽略掉其他對話和喧鬧的背景音樂,這是人類聽力中神奇的“聽力選擇”能力。但這種能力并不是所有人都擁有,對于聽力障礙人士來說,就算帶有助聽器,也無法有效分離聲音。

不過,這個問題很快就會成為歷史。奧爾堡大學的科研人員開發了一種突破性算法,可以在未知的聲音環境中有效地識別并分離聲音,幫助聽力障礙人士感受“雞尾酒效應”,參與到日常對話中。奧爾堡大學工程類專業世界排名第四(Global State Engineering Education 2018)

智能助聽器的愿景

來自奧爾堡大學(AAU)聲學信號處理研究中心的博士Morten Kolb?k開發了一種可以在未知嘈雜的環境中分離聲音的算法,突破了原有助聽器只能在已知環境情況下才能良好運行的技術。丹麥奧迪康高級研究員,奧爾堡大學Jesper Jensen教授表示:“Morten Kolb?k的新算法能夠在未知的聲音環境中運行,這種算法的適用性比我們在之前的技術中看到的要強得多。這是解決日常生活中最具有挑戰的聽力情境的重要一步。”該項目主管Zheng-Hua Tan教授也認為該算法在聲學研究中有重要潛力:“該算法成功的關鍵在于它能夠從數據中學習,然后構建復雜收聽情境的強大統計模型。這種方案即使在全新和未知的聲音環境下也能很好地工作。”

降噪和語音分離

該研究首先幫助助聽器用戶解決嘈雜空間中無法進行“一對一”對話的挑戰。Morten Kolb?k開發了可以放大揚聲器聲音,同時降低噪音的算法。盡管目前的助聽器已針對多種不同情況進行了預編程,但現實生活中隨著環境的不斷變化,仍需要建立能夠立即讀取特定情況的助聽器。該研究其次圍繞語音分離展開,是一種可以降低噪聲,同時可以分離語言的算法。這種算法可以說是第一種研究的延伸,適用于有多個發言者的場景,用戶可以有選擇性地進行聆聽。

深度神經網絡

用于這種創造算法的方法是機器學習中“深度學習”的一類,也就是使用深度神經網絡算法復制大腦傾聽和處理人類語音的方式。“比如說想要研究噪聲中的語言,需要先對計算機提供噪聲環境中的語音樣本和沒有任何噪聲的語音樣本,算法可以學習如何把有噪聲的信號處理成清晰的語音信號,”Jesper Jensen教授解釋道。Zheng-Hua Tan教授告訴我們,深度學習能力來自其分層結構,通過逐層處理將嘈雜或混合的語音信號轉換為干凈或分離的語音。今天深度學習能夠被廣泛使用源于三個主要因素:不斷增強的計算能力、訓練算法大數據量的增加和訓練深度神經網絡新方法的出現。

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楊洋老師碩士畢業于愛爾蘭都柏林大學社會學系,從事歐洲留學多年。作為金吉列歐洲留學咨詢師,成功送出數百名留學生,一直從事一線留學申請,在荷蘭、愛爾蘭、...展開全部

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