Crowdotic: 使用 Transformer 的非语音音频和差分隐私的医院候诊室占用估计
💡
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
该系统是一个实时的说话人检测系统,利用麦克风阵列和360度摄像机的数据,通过虚拟电影摄影模块进行优化。该系统在计算预算耗尽时表现出优雅的降级,仍能正常运行。与传统的声源角估计方法不同,该系统利用检测到的头部位置学习查询可用的声学数据。该系统在一个现实的会议数据集上进行了训练和评估,包含达到14个与会者的同一会议、语音重叠和其他具有挑战性的场景。
🎯
关键要点
- 该系统是一个实时的说话人检测系统,利用麦克风阵列和360度摄像机的数据。
- 系统通过虚拟电影摄影模块进行优化。
- 在计算预算耗尽时,系统表现出优雅的降级,仍能正常运行。
- 该系统与传统的声源角估计方法不同,利用检测到的头部位置学习查询声学数据。
- 系统在一个包含14个与会者的会议数据集上进行了训练和评估,处理语音重叠和其他挑战性场景。
➡️