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原標題：清華團隊研發腦啟發AI模型，為感知信息處理提供全新范例
關鍵字：報告,語音,研究者,腦科學,啟發
文章來源：人工智能學家
內容字數：4542字

內容摘要：

來源：腦機接口社區
運營/排版：何晨龍
人類天生具有分離各種音頻信號的能力，比如區分不同的說話者的聲音、或將聲音與背景噪音區分開來。這種天生的能力被稱為“會效應”。
中樞聽覺系統通過分析聲音流中的模式的統計結構（例如頻譜或包絡），可以輕松地在混合的聲音中識別特定的目標聲音。
在 AI 領域，設計與人類一樣強大的語音分離系統長期以來一直是一個重要目標。
先前的神經科學研究提示：人類大腦經常利用視覺信息來幫助聽覺系統解決“會問題”。
受到這一發現的啟發，視覺信息被納入進來以改善語音分離質量，由此產生的方法被稱為多模態語音分離方法。
如果系統能夠捕捉到唇部，這一額外線索將有助于語音處理，因為它在嘈雜環境中補充了語音信號的信息丟失。
然而，現有的多模態語音分離方法的分離能力仍遠遠不及人類大腦。
基于此，清華大學生物醫學工程學院苑克鑫教授團隊打造了一款腦啟發 AI 模型（CTCNet，cortico-thalamo-cortical neural network）。
圖| 苑克鑫（來源：苑克鑫）
該模型的語音分離性能大幅領先于現有方法，不僅為計算機感知信息處理提供了新的腦啟發范例

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構