(IEEE, 2019) Karamatlı, Ertuğ; Cemgil, Ali Taylan; Kırbız, Serap
Derin öğrenme modelleri, büyük miktarda etiketlenmiş veri bulunduğunda kaynak ayrıştırmada çok başarılı olmaktadır. Bununla birlikte, dikkatlice etiketlenmiş veri kümelerine erişim her zaman mümkün olmamaktadır. Bu bildiride, kısa konuşma karışımlarını ayrıştırmayı öğrenmek için kaynak işaretlerini değil de sadece sınıf bilgisini kullanan zayıf bir denetim önerilmektedir. Negatif olmayan bir modeldeki her bir sınıfla degişimsel bir otomatik kodlayıcıyı (VAE) ilişkilendirilmektedir. Derin evrisimsel VAE’lerin, herhangi bir kaynak sinyaline ihtiyaç duymadan, bir ses karı¸sımındaki karmasık isaretleri kestirmek için önsel bir model sundugu gösterilmektedir. Ayrıstırma sonuçlarının kaynak isaret denetimiyle esit düzeyde oldugu gösterilmektedir.