Google開源可用來訓練聲音分離模型的資料集FUSS
Google發表了自由通用聲音分離資料集（Free Universal Sound Separation，FUSS），以促進社群在於聲音分離的研究。FUSS的目的是要來支援聲音分離模型的研究，讓研究人員利用模型，從包含多個聲音來源的錄音中，分離出各種聲音。
Google提到，過去要從錄音中分離這種不同的聲源，其分離工作著重在從混合錄音中，分離出少量聲音類型，像是從錄音中分離出語音與非語音，或是分出錄音中兩位說話者的語音，而在分離之前，還需要預先知道錄音中存在聲音的數量。
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胡 自文
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