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HI-Audio

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Hybrid and Interpretable Deep neural audio machines

Machine Listening, or AI for Sound, is defined as the general field of Artificial Intelligence applied to audio analysis, understanding and synthesis by a machine. The access to ever increasing super-computing facilities, combined... ver más

30/09/2027

INSTITUT MINESTELE...

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

INSTITUT MINESTELECOM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2022-10-01

ERC-2021-ADG: ERC ADVANCED GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 3 años

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Duración del proyecto: 59 meses Fecha Inicio: 2022-10-01
Fecha Fin: 2027-09-30

Líder del proyecto

INSTITUT MINESTELECOM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Machine Listening, or AI for Sound, is defined as the general field of Artificial Intelligence applied to audio analysis, understanding and synthesis by a machine. The access to ever increasing super-computing facilities, combined with the availability of huge data repositories (although largely unannotated), has led to the emergence of a significant trend with pure data-driven machine learning approaches. The field has rapidly moved towards end-to-end neural approaches which aim to directly solve the machine learning problem for raw acoustic signals but often only loosely taking into account the nature and structure of the processed data. The main consequences are that the models are 1) overly complex, require massive amounts of data to be trained and extreme computing power to be efficient (in terms of task performance), and 2) remain largely unexplainable and non-interpretable. To overcome these major shortcomings, we believe that our prior knowledge about the nature of the processed data, their generation process and their perception by humans should be explicitly exploited in neural-based machine learning frameworks. The aim of HI-Audio is to build such hybrid deep approaches combining parameter-efficient and interpretable signal models, musicological and physics-based models, with highly tailored, deep neural architectures. The research directions pursued in HI-Audio will exploit novel deterministic and statistical audio and sound environment models with dedicated neural auto-encoders and generative networks and target specific applications including speech and audio scene analysis, music information retrieval and sound transformation and synthesis.

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