清华和盛大东京团队提出Hive数据集:以数据质量取代规模,实现高效通用声音分离
原创8 months ago
清华和盛大东京团队提出Hive数据集:以数据质量取代规模,实现高效通用声音分离

基于查询的通用声音分离(USS)技术旨在通过文本、音频等多模态提示从混合信号中分离出目标声音。这项技术能够应用于沉浸式音频渲染、智能音频编辑和辅助听力设备等应用,实现对复杂声学环境中任意声源的精准提取。 尽管近年来方法架构不断演进,现有基于…

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