基于深度神经网络的音频源分离无参考性能评估
声音
2019-06-25 v1 机器学习
多媒体
音频与语音处理
摘要
当前音频源分离的性能评估依赖于将处理后的或分离出的信号与参考信号进行比较。因此，常见性能评估工具包不适用于真实场景中缺乏真值音频的情况。本文提出一种不需要参考信号即可评估分离质量的性能评估技术。所提技术使用深度神经网络（DNN）将处理后的音频映射为其质量分数。实验结果表明，该 DNN 能够在无需参考信号的情况下，预测盲源分离评估工具包中的源到伪影比。
引用
@article{arxiv.1811.00454,
title = {Referenceless Performance Evaluation of Audio Source Separation using Deep Neural Networks},
author = {Emad M. Grais and Hagen Wierstorf and Dominic Ward and Russell Mason and Mark D. Plumbley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.00454},
year = {2019}
}