改进的事件无关网络,用于复音声音事件的定位和检测 改进的与事件无关的网络(EIN),用于复音声音事件的定位和检测(SELD) 来自萨里大学视觉,语音和信号处理中心。 内容 介绍 这是用于复音SELD的事件独立网络的Pytorch实现。 和弦SELD的独立于事件的网络使用逐行输出格式和软参数共享方案的多任务学习(MTL)。 有关更多信息,请阅读论文。 该方法的特点是: 它使用逐行输出格式来检测相同类型但具有不同DoA的不同声音事件。 它使用排列变异训练(PIT)来解决轨道输出格式引入的轨道排列问题。 它使用多头自我注意(MHSA)来分离音轨。 它为联合SELD使用软参数共享方案的多