鸡尾酒会

试想一下，在一个嘈杂的鸡尾酒会上，同时存在着许多不同的声源：多个人同时说话的声音、餐具的碰撞声、音乐声等等。如何在酒会上分辨出特定人物的声音，这对于我们人类来说十分简单。但对于计算机来说，要把一个音频信号分割成多个不同的语音来源，依然有许多棘手的问题需要解决。当许多人的语音交叠在一起的时候，AI时常措手不及。1953年

雷锋网 AI 科技评论按：人类很擅长在嘈杂的环境下将其他非重点的声响「静音」化，从而将注意力集中在某个特定人物身上。这也就是众所周知的「鸡尾酒会效应」，这种能力是人类与生俱来的。然而，自动化语音分离系统—将音频信号分离至单独的语音源—尽管这是一个已经被深入研究过的问题，但是它依旧是计算机系统研究上的一项巨大挑战。Goo

或许这也是一种方法论：当针对一个问题有多种方法时，不妨将它们综合起来，或能取各家之长，补各家之短。本文所要介绍的工作正是采用了这种思路，在语音识别的鸡尾酒会问题上取得了较大的突破。雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：近日来自 Microsoft AI and Research 的研究员在 arXiv 上

虽然前文中我们提到用户往往说的和做的有所差异，他们事前无法预判什么因素可以影响行为，事后也无法识别什么因素影响了他们的行为，但不可否认的是， 大量的互联网产品的需求还是来源于用户访谈或焦点小组 ，通过与用户面对面的交流，可以帮助产品经理快速的获取用户眼中的产品是什么样子，通过观察用户操作软件，

想要取得用户的信任，更近距离的与用户接触，不妨先学学心理学中的鸡尾酒会效应。虽然之前的文章中我们提到用户往往说的和做的有所差异，他们事前无法预判什么因素可以影响行为，事后也无法识别什么因素影响了他们的行为。但不可否认的是，大量的互联网产品的需求还是来源于用户访谈或焦点小组，通过与用户面对面的交流，可以帮助产品经理快速的

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