Шумопонижение музыки

Привет! Меня зовут Алексей. Я работаю в EYS. Возглавляю проект по шумопонижению музыки на основе нейронных сетей. Сегодня хотел бы рассказать о том, чем я занимаюсь.

Что же такое шумопонижение?

Шумопонижение – это процесс уменьшения или полного удаления шумов из сигнала для улучшения его качества.

Сигнал с шумом
Сигнал без шума

В основном шумопонижение осуществляется за счет фильтрации сигнала. В идеале мы хотели бы удалить шум полностью и оставить только требуемый сигнал. Но, хотя и имеется достаточно большое количество алгоритмов для шумопонижения, идеального не существует, так как при фильтрации сигнала с шумом мы также частично удаляем и основной сигнал.

При шумопонижении речи небольшая потеря качества не сильно влияет на конечный результат, но с музыкой другое дело. Даже небольшое изменение достаточно сильно влияет на конечный результат и снижает качество звука. Соответственно возникает вопрос: как максимально снизить шум при минимальной потере качества? В данном случае нам на помощь приходят нейронные сети.

Шумопонижение + нейронные сети

Нейронные сети – это мощные вычислительные системы, которые находят сложные нелинейные взаимосвязи между входными и выходными данными посредством самообучения.

В данном случае нейронные сети могут облегчить нашу задачу по уменьшению или полному удалению шумов из музыки, так как они способны находить сложные зависимости, а также выделять наиболее важную информацию из данных.

Существуют различные архитектуры нейронных сетей: многослойный перцептрон, сверточные и рекурсивные нейронные сети. Некоторые из этих архитектур лучше подходят для графической информации (сверточные нейронные сети), другие же – для данных, которые имеют переменную длину и зависимы от времени (звуковая информация и т.д.; рекурсивные нейронные сети). Но последние исследования показали, что, например, сверточные нейронные сети могут быть применимы не только к графической информации, но и к звуку и наоборот. А также комбинирование различных архитектур в одну сеть может принести положительные результаты. Соответственно с развитием нейронных сетей перед нами раскрываются новые возможности, казалось бы, в уже решенных задачах.

Так чем же я занимаюсь?

Я занимаюсь исследованием и разработкой систем понижения шума на основе нейронных сетей. Цель данного проекта – разработать систему, которая могла бы максимально снизить или полностью удалить шум из музыки при минимальных потерях качества звука. Эта тема интересна и обширна для исследования. Если Вы интересуетесь музыкой и имеете опыт работы с нейронными сетями, мы будем рады видеть Вас в нашей команде!

Aliaksei Khadanovich
Aliaksei Khadanovich
Алексей Ходанович Минск, Беларусь. Выпускник Токийского Городского университета. Проводит исследование систем распознавания речи в указанном университете. Участвует в проекте EYS-STYLE Inspiart: занимается разработкой системы шумопонижения на основе машинного обучения. Специализируется на исследовании архитектур нейронных сетей.

Share

facebook twitter