Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Меньше шума, больше смысла: опыт SESAME для Speech Enhancement

02.09.2026 16:00:04 | Хабр
Хабы: Блог компании VK, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Звук

Привет, Хабр! Мы — Александр Забурдаев, Ксения Золина, Даниил Марценюк, Илья Трофименко, Илья Кулешов — студенты мастерской по сервисам и платформам ИИ в Инженерно-математической школе НИУ ВШЭ и VK. Хотим поделиться опытом, который мы накопили, пытаясь перестать кормить весь речевой сигнал одной и той же нейросети целиком, и дать разным экспертам разбираться с разными типами шума. 

Речь пойдёт о задаче улучшения качества речи (Speech Enhancement, SE) и о том, как получилось интегрировать в неё разреженную смесь экспертов (sparse Mixture of Experts, MoE). Это архитектура, которая в языковых моделях уже стала стандартом, а в обработке аудио до сих пор не прижилась.

Модель мы назвали SESAME — Speech Enhancement with Sparse Adaptive Mixture of Experts. Она построена на базе MP-SENet. В ней стандартные полносвязные блоки внутри трансформера заменены на разреженный MoE-модуль. Код проекта доступен на GitHub.

Зачем вообще понадобилась очередная модель шумоподавления, когда их и так десятки — расскажем ниже. А заодно разберём, какие трюки из мира LLM в аудио работают, а какие нет (например, Expert Choice) — и почему.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro