Explainable DNN-based Beamformer with Postfilter

הרקע לפרויקט:

פסקה המתארת את הטכנולוגיה הרלוונטית לפרויקט ואת משמעות הפרויקט בהקשר זה

שיפור איכות השמע מתאפשר בעזרת שימוש במעצב עלומה.
עיצוב האלומה נעשה בעזרת DNN מסוג U-Net ומסנן פוסט (ExNet-BF+PF) לעיבוד אותות רב-ערוצי.
בפרויקט ניבחן כיצד הרשת מנצלת מידע מרחבי במהלך העיבוד. ניתוח זה יניב תובנות חשובות לגבי הפונקציונליות של הרשת, ובכך ישפר את ההבנה שלנו לגבי הביצועים הכוללים שלה. השיטה פשוטה לאימון ומניבה תוצאות מעולות, המייתרות את הצורך בידע מוקדם על פעילות הדובר.

מטרת הפרויקט:

מטרת פרויקט זה היא לפתח מעצב עלומה רב ערוצי מבוסס DNN
הרשת כוללת :
רשת U-Net עם attention mechanism
מסנן פוסט (ExNet-BF+PF) לעיבוד אותות רב-ערוצי.
התלמידים יצברו ניסיון מעשי על ידי הרצה והפעלת סימולציות ליצירת דאטה, אימון המודלים. בנוסף נבצע הקלטות חיות אמיתיות במעבדה האקוסטית כדי ליצור מערך נתונים מקיף להערכה ובדיקת המודלים.

תכולת הפרויקט:

ישום מודל מבוסס למידה עמוקה ליצירת מעצב עלומה
יצירת דאטה מסומלץ של דוברים בחדר
אימון של מודלים מתאימים

קורסי קדם:

אין

מקורות:

מדובר על המשך העבודה של התלמיד על אלגוריתם המפותח במעבדה (בימים אלו אנו עמלים בהכנת המאמר לפירסום). שותפי הפרויקט בפייסבוק לא מאשרים להעלות גירסה לארכיב