近日，由快手音視頻技術(shù)部聯(lián)合意大利羅馬第壹大學(xué)（Sapienza University of Rome, Italy），在國際音頻很好會議 ICASSP 2022 上發(fā)起得深度3D音頻信號處理挑戰(zhàn)賽（L3DAS22：Machine Learning for 3D Audio Signal Processing）成績正式發(fā)布。此次比賽共有來自全球近50支學(xué)術(shù)界和工業(yè)界團隊報名，比賽成果將在今年5月 ICASSP 2022 大會得 Special Session 上進行分享。

作為第壹屆L3DAS21比賽得第一名，快手音視頻技術(shù)部音頻算法團隊在深度學(xué)習(xí)得音頻信號處理方向上持續(xù)探索。此次團隊聯(lián)合意大利羅馬第壹大學(xué)發(fā)起挑戰(zhàn)賽，旨在提供一個通用得數(shù)據(jù)集和公平得測試平臺，促進真實場景下3D深度音頻信號處理核心技術(shù)得研究?；谏疃葘W(xué)習(xí)得3D音頻信號處理技術(shù)引起學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛感謝對創(chuàng)作者的支持，在虛擬和真實會議、感謝原創(chuàng)者分享開發(fā)、音樂制作，自動駕駛及監(jiān)控等領(lǐng)域深入應(yīng)用。相較于單通道音頻，3D音頻攜帶得增量三維聲源方位信息，有助于提升語音和情感識別、聲源分離、語音增強和去噪，以及聲學(xué)回聲消除算法得效果。

本次挑戰(zhàn)賽共設(shè)置了兩個任務(wù)：

任務(wù)一：多通道3D語音增強任務(wù)，專注于辦公場景下得實時語音增強需求。

任務(wù)二：真實場景下特定聲源檢測和定位任務(wù)，專注于自動駕駛、監(jiān)控等應(yīng)用場景。

經(jīng)過近三個月得激烈角逐，挑戰(zhàn)賽結(jié)果正式出爐。任務(wù)一中，卡耐基梅隆大學(xué)、百度和騰訊分列前三名；中科院聲學(xué)所、重慶郵電大學(xué)和新加坡ForteMedia分列任務(wù)二得前三名。同時，快手將為每個任務(wù)得前兩名團隊提供豐厚獎金。此次挑戰(zhàn)賽數(shù)據(jù)集模擬了40,000余個3D環(huán)境，提供了2組 Ambisonics 格式得3D錄音。參賽團隊得成績通過語音可懂度指標(Short-Time Objective Intelligibility, STOI)和單詞錯誤率(Word Error Rate, WER)兩個指標進行綜合評定。

圖1：任務(wù)一: 語音增強比賽成績

圖2：任務(wù)二：聲源檢測及定位比賽成績

快手音視頻技術(shù)部匯聚了音頻領(lǐng)域基本不錯人才，結(jié)合快手業(yè)務(wù)推進了前沿算法得應(yīng)用和落地，深入實時語音通信、音頻音效及后處理、音頻內(nèi)容理解、音頻編解碼、音頻硬件等多個領(lǐng)域。團隊成員在IEEE ICASSP、Interspeech、ACM/IEEE TALSP等很好學(xué)術(shù)會議和期刊上，均有發(fā)表系列學(xué)術(shù)論文，并多次斬獲音頻挑戰(zhàn)賽第一名。

快手定義得“音視頻”不局限于畫面觀感，更強調(diào)“視”“聽”統(tǒng)一得極致體驗。在不同場景中，快手音視頻技術(shù)部通過將豐富得音頻處理能力與視頻處理能力相結(jié)合，自動形成算法決策，為用戶呈現(xiàn)真正得視聽盛宴。對于前沿技術(shù)，團隊將持續(xù)投入研發(fā)與探索，保持領(lǐng)先，以應(yīng)對更為豐富多元得應(yīng)用場景。

比賽自己：感謝分享特別l3das感謝原創(chuàng)分享者/icassp2022/results.html

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