RTFS-Net
ICLR 2024 | 为音视频分离提供新视角,清华大学胡晓林团队推出RTFS-Net
视听语音分离(AVSS)技术旨在通过面部信息从混合信号中分离出目标说话者的声音。这项技术能够应用于智能助手、远程会议和增强现实等应用,改进在嘈杂环境中语音信号质量。传统的视听语音分离方法依赖于复杂的模型和大量的计算资源,尤其是在嘈杂背景或多说话者场景下,其性能往往受到限制。为了突破这些限制,基于深度学习的方法开始被研究和应用。然而,现有的深度学习方法面临着高计算复杂度和难以泛化到未知环境的挑战。具体来说,当前视听语音分离方法存在如下问题:时域方法:可提供高质量的音频分离效果,但由于参数较多,计算复杂度较高,处理速度
3/6/2024 2:24:00 PM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
马斯克
AI创作
智能体
论文
英伟达
Anthropic
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
LLM
生成式
苹果
Claude
Agent
AI新词
神经网络
AI for Science
3D
机器学习
研究
生成
xAI
人形机器人
AI视频
计算
Sora
GPU
AI设计
百度
华为
工具
大语言模型
搜索
具身智能
场景
RAG
字节跳动
大型语言模型
深度学习
预测
伟达
视觉
Transformer
AGI
视频生成
架构
神器推荐
亚马逊
Copilot
DeepMind
应用
安全