AIによる音源分離はあらゆる分野を進化させる

AIによる音源分離はあらゆる分野を進化させる

CNN(convolution neural network)を用いることにより、雑音環境下からある一定の音(故障音など)を取得することに成功しました。分離に関しては、曲などについても行うことができます。

音声の分離方法

分離する対象の音源と、正解データとして扱う音源を用意する。
CNNを用いることで正解データの音を対象の音源から抽出することができる。
客観評価尺度には、BSS EVAL TOOLBOXによるSDR,SIR,SARを用いた。


活用の見込まれる分野

・製造業…工場内の異音感知
・音声通信…通信によるノイズを除去し、電話やテレビの音声をよりクリアにする。
・音声対話ロボット…音声認識の精度向上
・建築・土木 巨大建造物に対しての異常検知打音検査
etc…
音を扱う多くの分野に活用が見込まれる。