The Deep Noise Suppression (DNS) challenge is designed to foster innovation in the area of noise suppression to achieve superior perceptual speech quality. We recently organized a DNS challenge special session at INTERSPEECH and ICASSP 2020. We open-sourced training and test datasets for the wideband scenario. We also open-sourced a subjective evaluation framework based on ITU-T standard P.808, which was also used to evaluate participants of the challenge. Many researchers from academia and industry made significant contributions to push the field forward, yet even the best noise suppressor was far from achieving superior speech quality in challenging scenarios. In this version of the challenge organized at INTERSPEECH 2021, we are expanding both our training and test datasets to accommodate full band scenarios. The two tracks in this challenge will focus on real-time denoising for (i) wide band, and(ii) full band scenarios. We are also making available a reliable non-intrusive objective speech quality metric called DNSMOS for the participants to use during their development phase.


翻译:深噪音抑制(DNS)挑战旨在推动噪音抑制领域的创新,以实现高感官语言质量。我们最近在INTESPEECH和ICASSP 2020年组织了一次DNS挑战特别会议。我们为宽带情景提供了公开来源的培训和测试数据集。我们还根据ITU-T标准P.808(也用于评估挑战参与者)建立了一个开放来源的主观评价框架。许多学术界和工业界的研究人员为推进这个领域做出了重要贡献,但即使是最好的抑制噪音者也远远没有在挑战性情景中达到高语言质量。在INTEECH 2021年组织的挑战中,我们正在扩大我们的培训和测试数据集,以适应全波情景。这一挑战的两个轨道将侧重于(一)宽带和(二)全波段情景的实时消音。我们还为参与者在开发阶段提供一种称为DNSMOS的可靠的非侵入性客观语言质量指标。

0
下载
关闭预览

相关内容

INTERSPEECH是关于口语处理科学和技术的全球最大、最全面的会议。INTERSPEECH会议强调跨学科的方法,涉及语音科学和技术的各个方面,从基础理论到高级应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/interspeech/index.html
注意力机制介绍,Attention Mechanism
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月13日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【资源】语音增强资源集锦
专知
8+阅读 · 2020年7月4日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年9月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
语音顶级会议Interspeech2018接受论文列表!
专知
6+阅读 · 2018年6月10日
2017 VQA Challenge 第一名技术报告
PaperWeekly
7+阅读 · 2017年9月26日
Arxiv
19+阅读 · 2021年1月14日
Compression of Deep Learning Models for Text: A Survey
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月28日
Deep Face Recognition: A Survey
Arxiv
17+阅读 · 2019年2月12日
VIP会员
相关资讯
【资源】语音增强资源集锦
专知
8+阅读 · 2020年7月4日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年9月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
语音顶级会议Interspeech2018接受论文列表!
专知
6+阅读 · 2018年6月10日
2017 VQA Challenge 第一名技术报告
PaperWeekly
7+阅读 · 2017年9月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员