論文の概要: Time-Domain Audio Source Separation Based on Wave-U-Net Combined with
Discrete Wavelet Transform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10190v1
- Date: Tue, 28 Jan 2020 06:43:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-06 03:08:39.874579
- Title: Time-Domain Audio Source Separation Based on Wave-U-Net Combined with
Discrete Wavelet Transform
- Title（参考訳）: 離散ウェーブレット変換を組み合わせたWave-U-Netに基づく時間領域音源分離
- Authors: Tomohiko Nakamura and Hiroshi Saruwatari
- Abstract要約: 離散ウェーブレット変換(DWT)に基づく時間領域音源分離手法を提案する。
提案手法は、最先端のディープニューラルネットワークであるWave-U-Netに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.05660769694652
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We propose a time-domain audio source separation method using down-sampling
(DS) and up-sampling (US) layers based on a discrete wavelet transform (DWT).
The proposed method is based on one of the state-of-the-art deep neural
networks, Wave-U-Net, which successively down-samples and up-samples feature
maps. We find that this architecture resembles that of multiresolution
analysis, and reveal that the DS layers of Wave-U-Net cause aliasing and may
discard information useful for the separation. Although the effects of these
problems may be reduced by training, to achieve a more reliable source
separation method, we should design DS layers capable of overcoming the
problems. With this belief, focusing on the fact that the DWT has an
anti-aliasing filter and the perfect reconstruction property, we design the
proposed layers. Experiments on music source separation show the efficacy of
the proposed method and the importance of simultaneously considering the
anti-aliasing filters and the perfect reconstruction property.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,離散ウェーブレット変換(dwt)に基づくダウンサンプリング(ds)とアップサンプリング(us)層を用いた時間領域オーディオソース分離手法を提案する。
提案手法は、現在最先端のディープニューラルネットワークであるWave-U-Netをベースとして、ダウンサンプルとアップサンプルの特徴マップを連続的に作成する。
このアーキテクチャはマルチレゾリューション解析に似ており、Wave-U-NetのDS層がエイリアスを引き起こし、分離に有用な情報を破棄する可能性があることを明らかにした。
これらの問題の影響はトレーニングによって低減される可能性があるが、より信頼性の高いソース分離手法を実現するためには、問題を克服可能なDS層を設計する必要がある。
この考え方では、DWTにはアンチエイリアスフィルタと完全な再構成特性があるという事実に着目し、提案した層を設計する。
音源分離実験は,提案手法の有効性と,アンチエイリアスフィルタと完全復元特性を同時に考慮することの重要性を示す。
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