專(zhuān)業(yè)推薦：奧爾堡大學(xué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

你可能沒(méi)有聽(tīng)過(guò) “雞尾酒會(huì)效應(yīng)”，但是你一定體驗(yàn)過(guò)下面這種情景：在嘈雜的聚會(huì)中，你仍能注意力集中在與某人的談話(huà)上，忽略掉其他對(duì)話(huà)和喧鬧的背景音樂(lè)，這是人類(lèi)聽(tīng)力中神奇的“聽(tīng)力選擇”能力。但這種能力并不是所有人都擁有，對(duì)于聽(tīng)力障礙人士來(lái)說(shuō)，就算帶有助聽(tīng)器，也無(wú)法有效分離聲音。

不過(guò)，這個(gè)問(wèn)題很快就會(huì)成為歷史。奧爾堡大學(xué)的科研人員開(kāi)發(fā)了一種突破性算法，可以在未知的聲音環(huán)境中有效地識(shí)別并分離聲音，幫助聽(tīng)力障礙人士感受“雞尾酒效應(yīng)”，參與到日常對(duì)話(huà)中。奧爾堡大學(xué)工程類(lèi)專(zhuān)業(yè)世界排名第四（global state engineering eucation 2018）

智能助聽(tīng)器的愿景

來(lái)自?shī)W爾堡大學(xué)（aau）聲學(xué)信號(hào)處理研究中心的博士morten kolb?k開(kāi)發(fā)了一種可以在未知嘈雜的環(huán)境中分離聲音的算法，突破了原有助聽(tīng)器只能在已知環(huán)境情況下才能良好運(yùn)行的技術(shù)。丹麥奧迪康高級(jí)研究員，奧爾堡大學(xué)jesper jensen教授表示：“morten kolb?k的新算法能夠在未知的聲音環(huán)境中運(yùn)行，這種算法的適用性比我們?cè)谥暗募夹g(shù)中看到的要強(qiáng)得多。這是解決日常生活中最具有挑戰(zhàn)的聽(tīng)力情境的重要一步?！痹擁?xiàng)目主管zheng-hua tan教授也認(rèn)為該算法在聲學(xué)研究中有重要潛力：“該算法成功的關(guān)鍵在于它能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后構(gòu)建復(fù)雜收聽(tīng)情境的強(qiáng)大統(tǒng)計(jì)模型。這種方案即使在全新和未知的聲音環(huán)境下也能很好地工作?！?/p>

降噪和語(yǔ)音分離

該研究首先幫助助聽(tīng)器用戶(hù)解決嘈雜空間中無(wú)法進(jìn)行“一對(duì)一”對(duì)話(huà)的挑戰(zhàn)。morten kolb?k開(kāi)發(fā)了可以放大揚(yáng)聲器聲音，同時(shí)降低噪音的算法。盡管目前的助聽(tīng)器已針對(duì)多種不同情況進(jìn)行了預(yù)編程，但現(xiàn)實(shí)生活中隨著環(huán)境的不斷變化，仍需要建立能夠立即讀取特定情況的助聽(tīng)器。該研究其次圍繞語(yǔ)音分離展開(kāi)，是一種可以降低噪聲，同時(shí)可以分離語(yǔ)言的算法。這種算法可以說(shuō)是第一種研究的延伸，適用于有多個(gè)發(fā)言者的場(chǎng)景，用戶(hù)可以有選擇性地進(jìn)行聆聽(tīng)。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

用于這種創(chuàng)造算法的方法是機(jī)器學(xué)習(xí)中“深度學(xué)習(xí)”的一類(lèi)，也就是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法復(fù)制大腦傾聽(tīng)和處理人類(lèi)語(yǔ)音的方式?！氨热缯f(shuō)想要研究噪聲中的語(yǔ)言，需要先對(duì)計(jì)算機(jī)提供噪聲環(huán)境中的語(yǔ)音樣本和沒(méi)有任何噪聲的語(yǔ)音樣本，算法可以學(xué)習(xí)如何把有噪聲的信號(hào)處理成清晰的語(yǔ)音信號(hào)，”jesper jensen教授解釋道。zheng-hua tan教授告訴我們，深度學(xué)習(xí)能力來(lái)自其分層結(jié)構(gòu)，通過(guò)逐層處理將嘈雜或混合的語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為干凈或分離的語(yǔ)音。今天深度學(xué)習(xí)能夠被廣泛使用源于三個(gè)主要因素：不斷增強(qiáng)的計(jì)算能力、訓(xùn)練算法大數(shù)據(jù)量的增加和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新方法的出現(xiàn)。

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