การ สํารวจ การ ใช้ เครือ ข่าย ของ เนรัล เพื่อ การ แยก แหล่ง เสียง ออก จาก กัน ใน การ ผสม ผสาน ของ ดนตรี

การ ผลิต ดนตรี มัก จะ รวม ถึง การ ผสม ผสาน แหล่ง เสียง หลาย ๆ แหล่ง เพื่อ สร้าง ราง เสียง ที่ ประสาน กัน แต่ การ แยก เครื่อง ดนตรี แต่ ละ ชิ้น ออก จาก การ บันทึก เสียง แบบ ผสม ยัง เป็น ข้อ ท้าทาย ที่ ซับ ซ้อน

แหล่ง เสียง คือ อะไร?

การ แยก ตัว ของ เสียง เป็น กระบวนการ ของ การ แยก แหล่ง เสียง ของ แต่ ละ คน ออก จาก สัญญาณ เสียง ที่ ประกอบ กัน เป็น เสียง.

บทบาท ของ เครือ ข่าย ทาง ซีก โลก เหนือ ใน การ ประมวล เสียง

เครือข่ายประสาท โดยเฉพาะอย่างยิ่งรุ่นการเรียนรู้ลึก สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนภายในข้อมูลเสียงได้

ชนิดของโมเดลเครือข่าย Neural ที่ถูกใช้

• Revolutional Networks (CNNS): ใช้ได้ผลในการค้นหาคุณลักษณะท้องถิ่นในสเปกโทรแกรม (Pictrographs)
• Re recural Networks (RNNs): มีประโยชน์สําหรับการจําลองการขึ้นต่อกันชั่วคราวในสัญญาณเสียง
• ทรานสเซอร์: การจําลองการดูดซึมของแบบจําลอง ที่จัดการกับการขึ้นต่อกันของระยะไกลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผลประโยชน์ของเครือข่ายเครือข่าย Neoral-Based

เครือข่ายประสาทที่เข้าใกล้ มีผลประโยชน์หลายอย่าง:

• ความแม่นยําสูงในการแยกส่วนผสมที่ซับซ้อน
• ทั่วไปที่ดีกว่า ข้ามgenre และเงื่อนไขการบันทึกที่แตกต่างกัน
• เป็นไปได้สําหรับการประมวลผลจริงในโปรแกรมในอนาคต

ปัญหา และ การ ตัดสิน ใจ ใน อนาคต

แม้ผลจะออกมาดี แต่ปัญหาของระบบประสาทที่เกิดจากการแยกจากเครือข่ายนี้ เช่น ความจําเป็นสําหรับข้อมูลขนาดใหญ่และทรัพยากรการคํานวณ

การ หด ตัว

• วิธีการเรียนรู้ที่ไม่ควบคุม การลดความพึ่งพาข้อมูลที่ถูกป้ายบอก
• การ เข้า ไป ทํา งาน กับ สถานี การ อ่าน เสียง แบบ ดิจิตอล (DWs) เพื่อ ใช้ ใน ภาค ปฏิบัติ.
• รุ่นที่พัฒนาแล้วสามารถแยกได้มากกว่า 2 แหล่งที่มาพร้อมกัน

ขณะ ที่ เทคโนโลยี ของ เครือ ข่าย ประสาท ยัง คง พัฒนา ต่อ ไป การ ใช้ ประโยชน์ จาก แหล่ง เสียง ก็ สัญญา ว่า จะ เปลี่ยน การ ผลิต ดนตรี, การ ปรับ ปรุง, และ วิเคราะห์ งาน ที่ ซับ ซ้อน จะ เข้า ถึง และ มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น สําหรับ ศิลปิน และ วิศวกร ด้วย.