КЛАССИФИКАТОР НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ АУДИОИСТОЧНИКОВ ИЗ МОНОФОНИЧЕСКОГО АУДИОСИГНАЛА

1. Способ выделения источника аудио из монофонического аудиосигнала, содержащий этапы:
(a) создание монофонического аудиосигнала, содержащего результат микширования с уменьшением количества каналов множества неизвестных аудиоисточников;
(b) разделение аудиосигнала на последовательность базовых кадров;
(c) разбиение каждого кадра на окна;
(d) извлечение из каждого базового кадра множества параметров аудио, которые имеют тенденцию к дифференциации источников аудио; и
(e) применение параметров аудио к классификатору на основе нейронной сети (NN), обученному на представительном наборе источников аудио с указанными параметрами аудио, указанный классификатор на основе нейронной сети выдает на выходе по меньшей мере одну меру источника аудио, включенного в каждый указанный базовый кадр монофонического аудиосигнала.
2. Способ по п.1, в котором множество неизвестных источников аудио выбираются из множества музыкальных источников, содержащего, по меньшей мере, голос, струнные и ударные.
3. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя:
повторение этапов (b)-(d) для другого размера кадра для извлечения параметров при множестве разрешений и
масштабирование извлеченных при различных разрешениях параметров аудио к базовому кадру.
4. Способ по п.3, дополнительно содержащий подачу масштабированных параметров при каждом разрешении на NN классификатору.
5. Способ по п.3, дополнительно включающий в себя слияние масштабированных параметров при каждом разрешении в один отдельный параметр, который подается на NN классификатор.
6. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя фильтрование кадров во множество частотных субполос и извлечение указанных параметров аудио из указанных субполос.
7. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя низкочастотное фильтрование выходных сигналов классификатора.
8. Способ по п.1, в котором один или несколько параметров аудио выбираются из множества, содержащего тональные компоненты, отношение тон/шум (TNR) и пики кепстра.
9. Способ по п.8, в котором тональные компоненты извлекаются посредством:
(f) применения частотного преобразования для разбитого на окна сигнала для каждого кадра;
(g) вычисления амплитуды спектральных линий при частотном преобразовании;
(h) оценки минимального уровня шума;
(i) идентификации в качестве тональных компонентов спектральных компонентов, которые превышают минимальный уровень шума, посредством порогового значения и
(j) выдачи количества тональных компонентов в качестве параметра тональных компонентов.
10. Способ по п.9, в котором длина частотного преобразования уравнивает количество аудиовыборок в кадре для определенного времячастотного разрешения.
11. Способ по п.10, дополнительно включающий в себя:
повторение этапов (f)-(i) для различных длин кадра и преобразования и
выдачу общего количества тональных компонентов при каждом времячастотном разрешении.
12. Способ по п.8, в котором TNR параметр извлекается посредством:
(k) применения частотного преобразования к разбитому на окна сигналу для каждого кадра;
(l) вычисление амплитуды спектральных линий при частотном преобразовании;
(m) оценки минимального уровня шума;
(n) определения отношения энергии идентифицированных тональных компонентов к минимальному уровню шума и
(o) выдачи на выходе отношения как параметра TNR.
13. Способ по п.12, в котором длина частотного преобразования уравнивает количество аудиовыборок в кадре для определенного времячастотного разрешения.
14. Способ по п.13, дополнительно включающий в себя:
повторение этапов (k)-(n) для различных длин кадра и преобразования и
усреднение отношений от различных разрешений по периоду времени, равному базовому кадру.
15. Способ по п.12, в котором минимальный уровень шума оценивается посредством:
(p) применения низкочастотного фильтра для амплитуд спектральных линий,
(q) маркировки компонентов, существенно превышающих выходной сигнал фильтра,
(r) замены маркированных компонентов выходным сигналом низкочастотного фильтра,
(s) повторение этапов (a)-(c) некоторое количество раз и
(t) выдачи на выходе полученных компонентов как оценки минимального уровня шума.
16. Способ по п.1, в котором классификатор на основе нейронной сети включает в себя множество выходных нейронов, каждый из которых показывает присутствие определенного источника аудио в монофоническом аудиосигнале.
17. Способ по п.16, в котором значение для каждого выходного нейрона показывает достоверность того, что базовый кадр содержит определенный аудиоисточник.
18. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя использование меры для инверсного смешивания монофонического аудиосигнала во множество аудиоканалов для соответствующих источников аудио в представляющем наборе.
19. Способ по п.18, в котором монофонический аудиосигнал подвергается инверсному смешиванию посредством переключения его на аудиоканал, идентифицируемый как наиболее выделяющийся.
20. Способ по п.18, в котором классификатор на основе нейронной сети выдает на выходе меру для каждого из аудиоисточников в представляющем наборе, которая показывает достоверность того, что кадр содержит соответствующий источник аудио, указанный монофонический аудиосигнал ослабляется посредством каждой из указанных мер и направляется в соответствующие аудиоканалы.
21. Способ по п.18, дополнительно содержащий обработку указанного множества аудиоканалов с использованием алгоритма выделения источников, который требует по меньшей мере такого же количества входных аудиоканалов, как и количество аудиоисточников для разделения указанного множества аудиоканалов на равное ему или меньшее множество указанных аудиоисточников.
22. Способ по п.21, в котором упомянутый алгоритм разделения источников основывается на слепом разделении источников (BSS).
23. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя передачу монофонического аудиосигнала и последовательности указанных мер в постпроцессор, который использует указанные меры для дополнения постобработки монофонического аудиосигнала.
24. Способ выделения аудиоисточников из монофонического аудиосигнала, включающий в себя:
(a) создание монофонического аудиосигнала, содержащего микшированное с уменьшением количества каналов множество неизвестных источников аудио;
(b) разделение аудиосигнала на последовательность базовых кадров;
(c) разбиение каждого кадра на окна;
(d) извлечение множества параметров аудио из каждого базового кадра, которые имеют тенденцию к дифференциации источников аудио;
(e) повторение этапов (b)-(d) для другого размера кадра для извлечения параметров при множестве разрешений;
(f) масштабирование извлеченных при различных разрешениях аудиопараметров к базовому кадру и
(g) применение параметров аудио к классификатору на основе нейронной сети (NN), обученному на представляющем наборе источников аудио с указанными аудиопараметрами, указанный классификатор на основе нейронной сети имеет множество выходных нейронов, каждый из которых сигнализирует о присутствии определенного источника аудио в монофоническом аудиосигнале для каждого базового кадра.
25. Классификатор источников аудио, содержащий:
устройство для разделения на кадры для разделения монофонического аудиосигнала, содержащего смешанное с уменьшением количества каналов множество неизвестных источников аудио, на последовательность разбитых на окна базовых кадров;
устройство для извлечения параметров для извлечения множества параметров аудио из каждого базового кадра, которые имеет тенденцию к дифференциации источников аудио; и
классификатор на основе нейронной сети (NN), обученный на представляющем множестве источников аудио с указанными параметрами аудио, указанный классификатор на основе нейронной сети принимает извлеченные параметры аудио и выдает по меньшей мере одну меру источника аудио, содержащегося в каждом указанном базовом кадре монофонического аудиосигнала.
26. Классификатор аудиоисточников аудио по п.25, в котором устройство для извлечения параметров извлекает один или несколько параметров аудио при множестве времячастотных разрешений.
27. Классификатор источников аудио по п.25, в котором NN классификатор на основе нейронной сети имеет множество выходных нейронов, каждый из которых сигнализирует о присутствии определенного источника аудио в монофоническом аудиосигнале для каждого базового кадра.