HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

البي سي كيتياري: حول أهمية قانون غودهارت لتحسين الصوت

Danilo de Oliveira Simon Welker Julius Richter Timo Gerkmann

الملخص

لتحقيق نماذج محسّنة لتحسين الصوت، يركّز الباحثون غالبًا على تعزيز الأداء وفقًا لمعايير أداة محددة. ومع ذلك، قد يكون استخدام نفس المعيار في دالة الخسارة لتحسين النماذج ضارًا بجوانب لا يُغطيها هذا المعيار. يهدف هذا البحث إلى توضيح خطر التكيّف الزائد (Overfitting) لنموذج تحسين الصوت مع المعيار المستخدم لتقييم الأداء. ولتحقيق ذلك، نقدّم نماذج تحسين تعتمد على القياس الشائع جدًا المعروف بـ PESQ. تحقق نموذجنا "PESQetarian" قيمة PESQ بلغت 3.82 على مجموعة بيانات VB-DMD، لكنه أظهر أداءً ضعيفًا جدًا في تجارب الاستماع. وعلى الرغم من أن القيمة المحققة بـ PESQ البالغة 3.82 قد توحي بتحقيق "أفضل أداء ممكن" في معيار VB-DMD، إلا أن الأمثلة التي نقدّمها تُظهر أن التحسين وفقًا لمعيار معين قد يؤدي إلى تقييم مُضلِّل إذا اقتصر التقييم على نفس المعيار. وبدلًا من ذلك، ينبغي تضمين معايير إضافية في عملية التقييم، ويجب التأكد من التنبؤات الناتجة عن الأداء من خلال تجارب استماع حقيقية.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
البي سي كيتياري: حول أهمية قانون غودهارت لتحسين الصوت | مستندات | HyperAI