导读 给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识
给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。
Demucs是脸书人工智能的一个新的研究项目。它旨在将音轨分成不同的乐器或声音，类似于人类如何检测特定的乐器，解决现有方法的问题。从长远来看，Demucs也可以应用于其他AI任务。
对于机器来说，音乐源分离可能是一项艰巨的任务，而对于人类来说，更容易区分人声、低音或鼓声。为了帮助完成这项任务，脸书人工智能研究科学家亚历山大笛福塞开发了Demucs(音乐源深度提取器)。
正如著名的“鸡尾酒会效应”所述，人类可以在嘈杂的环境中进行特定的对话。分离声源的任务给机器带来了困难。让我们来看看人工智能工具是如何管理这项任务的，以及是什么让Demucs与众不同。
频谱图和波形
正如笛福塞所指出的，最常见的是，人工智能通过分析光谱图来分离音乐源。虽然这种方法非常适用于单频共振的仪器，但基于谱图的方法也有其缺点。例如，萨克斯和吉他频率可以相互抵消。
这就是Demucs发挥作用的地方——一种基于AI的波形模型，其设计原理类似于计算机视觉如何检测图像中的模式。“它检测波形中的模式，然后增加更高比例的结构，”迪福塞兹解释说。换句话说：“德姆库斯可以重现它认为存在但混合在其中的音频。”
本文就为大家讲解到这里了。标签：