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Acoustic signal model learning device, acoustic signal analyzer, method, and program

机译:声学信号模型学习设备,声学信号分析仪,方法和程序

摘要

It is possible to stably learn, in a short time, a model that can output embedded vectors for calculating a set of time frequency points at which the same sound source is dominant. Parameters of the neural network are learned based on a spectrogram of a sound source signal formed by a plurality of sound sources such that embedded vectors for time frequency points at which the same sound source is dominant are similar to embedded vectors for each of time frequency points output by a neural network, which is a CNN.
机译:在短时间内,可以稳定学习,该模型可以输出用于计算相同声源的一组时间频率的嵌入向量的模型。 基于由多个声源形成的声源信号的频谱图来学习神经网络的参数,使得对于每个时间频率点的嵌入式频率点的嵌入式矢量类似于每个时间频率点的嵌入向量 由神经网络输出,这是一个CNN。

著录项

  • 公开/公告号JP6943202B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 日本電信電話株式会社;

    申请/专利号JP20180031294

  • 发明设计人 亀岡 弘和;李 莉;

    申请日2018-02-23

  • 分类号G10L21/0308;G10L25/30;

  • 国家 JP

  • 入库时间 2024-06-14 22:08:15

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