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します。
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ます。

客観評価尺度には、BSS EVAL TOOLBOXによるSDR、SIR、SARを用いました。

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ます。