
Британские исследователи во главе с Эндрю Симпсоном (Andrew Simpson) из  Университета Суррея создали искусственную нейронную сеть, вычленяющую голос из посторонних шумов. Эта задача является первым шагом к решению проблемы так называемого «эффекта вечеринки». Препринт работы доступен на arXiv.org.Хорошо известно, что человеческий слух во многих отношениях превосходит искусственные аналоги. Так, например, существует «эффект вечерники», способность вычленять голос интересного нам собеседника даже когда он накладывается на громкую музыку и разговоры множества посторонних людей. 
В рамках работы исследователи использовали полсотни музыкальных композиций как в виде целых произведений, так и разбитыми на отдельные треки. Все материалы были нарезаны на отрезки длиной в 20 секунд. Затем эти отрезки преобразовали в спектрограммы (диаграммы, показывающие изменения плотности мощности сигнала), и ввели их в базу данных для специально созданной машинной нейронной сети.
        Глубокое обучение (англ. Deep learning) — набор алгоритмов машинного обучения, которые пытаются моделировать высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных трансформаций.
Под термином «глубина» в данном случае понимается глубина графа вычислений модели — максимальная длина между входным и выходным узлами конкретной архитектуры. В случае, например, простой нейронной сети прямого распространения глубина соответствует количеству слоев сети.
    
