Improving Source Separation via Multi-Speaker Representations

Lately there have been novel developments in deep learning towards solving the cocktail party problem. Initial results are very promising and allow for more research in the domain. One technique that has not yet been explored in the neural network approach to this task is speaker adaptation. Intuitively, information on the speakers that we are trying to separate seems fundamentally important for the speaker separation task. However, retrieving this speaker information is challenging since the speaker identities are not known a priori and multiple speakers are simultaneously active. There is thus some sort of chicken and egg problem. To tackle this, source signals and i-vectors are estimated alternately. We show that blind multi-speaker adaptation improves the results of the network and that (in our case) the network is not capable of adequately retrieving this useful speaker information itself

Memory Time Span in LSTMs for Multi-Speaker Source Separation

With deep learning approaches becoming state-of-the-art in many speech (as well as non-speech) related machine learning tasks, efforts are being taken to delve into the neural networks which are often considered as a black box. In this paper it is analyzed how recurrent neural network (RNNs) cope with temporal dependencies by determining the relevant memory time span in a long short-term memory (LSTM) cell. This is done by leaking the state variable with a controlled lifetime and evaluating the task performance. This technique can be used for any task to estimate the time span the LSTM exploits in that specific scenario. The focus in this paper is on the task of separating speakers from overlapping speech. We discern two effects: A long term effect, probably due to speaker characterization and a short term effect, probably exploiting phone-size formant tracks

Onderzoeksrapportage impact Dutch Grand Prix Zandvoort 2023

Gemeente Zandvoort en de organisatie van de Dutch Grand Prix (DGP) hebben Breda University of Applied Sciences (BUas) gevraagd om de economische, sociale en maatschappelijke impact van het evenement Dutch Grand Prix 2023 en haar side events (onder de noemer Zandvoort Racefestival) te onderzoeken.Het onderzoek is uitgevoerd middels online en/of face-to-face afgenomen gestructureerde vragenlijsten onder 726 bezoekers van het circuit, 286 bezoekers aan het dorp Zandvoort, 108 ondernemers van Zandvoort en 3418 bewoners van Zandvoort (736), Bloemendaal (37), Haarlem (2322), Haarlemmermeer (162), Heemstede (59) en Noordwijk (102). Daarnaast is aanvullende informatie opgevraagd bij de organisatie van de Dutch Grand Prix, Stichting Zandvoort Beyond, Zandvoort Marketing en Gemeente Zandvoort.Voor het berekenen van de economische impact is gebruik gemaakt van de richtlijnen zoals deze opgesteld zijn door de Werkgroep Evaluatie Sportevenementen (WESP). Er is inzicht verkregen in de additionele bestedingen van DGP-bezoekers en de DGP-organisatie.In de berekening van economische impact is niet gecorrigeerd voor verdringingseffecten. Sponsoractivaties (zoals afhuur van gelegenheden in Zandvoort, inhuur personeel, verzorgen eten en drinken voor genodigden) zijn niet in kaart gebracht. Bestedingen van bezoekers die niet het circuit maar wel het dorp hebben bezocht tijdens het raceweekend zijn eveneens niet meegenomen in de berekening van de economische impact. Het winstcijfer van de DGP-organisatie wordt niet gedeeld en is ook niet meegenomen in de berekening van de economische impact

Onderzoeksrapportage impact Dutch Grand Prix Zandvoort 2023

Gemeente Zandvoort en de organisatie van de Dutch Grand Prix (DGP) hebben Breda University of Applied Sciences (BUas) gevraagd om de economische, sociale en maatschappelijke impact van het evenement Dutch Grand Prix 2023 en haar side events (onder de noemer Zandvoort Racefestival) te onderzoeken.Het onderzoek is uitgevoerd middels online en/of face-to-face afgenomen gestructureerde vragenlijsten onder 726 bezoekers van het circuit, 286 bezoekers aan het dorp Zandvoort, 108 ondernemers van Zandvoort en 3418 bewoners van Zandvoort (736), Bloemendaal (37), Haarlem (2322), Haarlemmermeer (162), Heemstede (59) en Noordwijk (102). Daarnaast is aanvullende informatie opgevraagd bij de organisatie van de Dutch Grand Prix, Stichting Zandvoort Beyond, Zandvoort Marketing en Gemeente Zandvoort.Voor het berekenen van de economische impact is gebruik gemaakt van de richtlijnen zoals deze opgesteld zijn door de Werkgroep Evaluatie Sportevenementen (WESP). Er is inzicht verkregen in de additionele bestedingen van DGP-bezoekers en de DGP-organisatie.In de berekening van economische impact is niet gecorrigeerd voor verdringingseffecten. Sponsoractivaties (zoals afhuur van gelegenheden in Zandvoort, inhuur personeel, verzorgen eten en drinken voor genodigden) zijn niet in kaart gebracht. Bestedingen van bezoekers die niet het circuit maar wel het dorp hebben bezocht tijdens het raceweekend zijn eveneens niet meegenomen in de berekening van de economische impact. Het winstcijfer van de DGP-organisatie wordt niet gedeeld en is ook niet meegenomen in de berekening van de economische impact