通过未计算的数据情况和缺乏本领域缺乏标准基准的动机，我们补充了我们以前的努力，并提出了一个专为培训和评估文本无关的多通道扬声器验证系统的全面语料库。还可以容易地用于DERE失去，去噪和语音增强的实验。我们通过利用VOXECEB数据集的清洁部分顶部的数据仿真来解决缺乏多通道训练数据的缺乏问题。开发和评估试验基于复杂的传统的声音，这些声音在复杂的环境环境（声音）语料库中，我们修改以提供多渠道试验。我们发布从公共来源创建数据集的完整食谱作为Multisv语料库，我们提供了两种多通道扬声器验证系统，其中两个多通道扬声器验证系统，基于神经网络的波束成形，基于预测理想二进制掩码或更新的CONV-TASNet更新。
translated by 谷歌翻译