MIT News 在 10 月 28 日介绍了教授 Paris Smaragdis 的声音机器学习研究。他的团队关注的不只是把语音变成文字,还包括分离不同声源、理解环境声音,以及帮助创作者编辑和分析音乐。
这类研究尝试从嘈杂录音中提取有用信息,例如通过声音识别体育比赛的精彩片段,或为设备监测提供线索。报道回顾了相关技术进入录音设备、交通监测和音频创作工具的过程,是研究人物与方向介绍,并非单一新模型的发布。
图片来源:Jake Belcher / MIT News。
来源:MIT News
MIT News 在 10 月 28 日介绍了教授 Paris Smaragdis 的声音机器学习研究。他的团队关注的不只是把语音变成文字,还包括分离不同声源、理解环境声音,以及帮助创作者编辑和分析音乐。

MIT News 在 10 月 28 日介绍了教授 Paris Smaragdis 的声音机器学习研究。他的团队关注的不只是把语音变成文字,还包括分离不同声源、理解环境声音,以及帮助创作者编辑和分析音乐。
这类研究尝试从嘈杂录音中提取有用信息,例如通过声音识别体育比赛的精彩片段,或为设备监测提供线索。报道回顾了相关技术进入录音设备、交通监测和音频创作工具的过程,是研究人物与方向介绍,并非单一新模型的发布。
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