MÉTODO PARA SEPARAR FONTES DE ÁUDIO DE UM SINAL DE ÁUDIO MONOFÔNICO, E, CLASSIFICADOR DE FONTE DE ÁUDIO

IPC Classification

Priority claims

Abstract

MÉTODO PARA SEPARAR FONTES DE ÁUDIO DE UM SINAL DE ÁUDIO MONOFÔNICO, E, CLASSIFICADOR DE FONTE DE ÁUDIO. Um classificador de rede neural fornece a habilidade para separar e categorizar fontes de áudio arbitrárias e previamente desconhecidas, com mixagem descendente para um único sinal de áudio monofônico. Isto é alcançado quebrando o sinal de áudio monofônico em quadro de linha de base (possivelmente se sobrepondo), organizando os quadros em janelas, extraindo um número de características descritivas em cada quadro, e empregando uma rede neural não linear pré- treinada como um classificador. Cada saída da rede neural manifesta a presença de um tipo pré-determinado de fonte de áudio em cada quadro de linha de base do sinal de áudio monofônico. O classificador de rede neural é bem adequado para endereçar, de forma ampla, parâmetros de mudança do sinal e fontes, sobreposição no domínio do tempo e frequência das fontes, e reverberação e oclusões em sinais da vida real. As saidas do classificador podem ser usadas como um dado autônomo de entrada para criar múltiplos canais de áudio para um algoritmo de separação de fonte (e. g., ICA) ou como parâmetros em algoritmo de pós processamento (e. g. categorizar musica, monitorar fontes, gerar índices de áudio para os propósitos de navegação, re-mixagem, segurança e vigilância, telefone e comunicações sem fio, e teleconferência).