論文の概要: Depthwise Separable Convolutions Versus Recurrent Neural Networks for
Monaural Singing Voice Separation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02683v1
- Date: Mon, 6 Jul 2020 12:32:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-13 03:29:27.401495
- Title: Depthwise Separable Convolutions Versus Recurrent Neural Networks for
Monaural Singing Voice Separation
- Title（参考訳）: モノーラル歌声分離のための奥行き分離可能な畳み込みと再帰ニューラルネットワーク
- Authors: Pyry Pyykk\"onen and Styliannos I. Mimilakis and Konstantinos Drossos
and Tuomas Virtanen
- Abstract要約: 我々は歌声分離に重点を置き、RNNアーキテクチャを採用し、RNNをDWS畳み込み(DWS-CNN)に置き換える。
本稿では,DWS-CNNのチャネル数と層数による音源分離性能への影響について検討する。
その結果、RNNをDWS-CNNに置き換えることで、RNNアーキテクチャのパラメータの20.57%しか使用せず、それぞれ1.20、0.06、0.37dBの改善が得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.358040670413505
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent approaches for music source separation are almost exclusively based on
deep neural networks, mostly employing recurrent neural networks (RNNs).
Although RNNs are in many cases superior than other types of deep neural
networks for sequence processing, they are known to have specific difficulties
in training and parallelization, especially for the typically long sequences
encountered in music source separation. In this paper we present a use-case of
replacing RNNs with depth-wise separable (DWS) convolutions, which are a
lightweight and faster variant of the typical convolutions. We focus on singing
voice separation, employing an RNN architecture, and we replace the RNNs with
DWS convolutions (DWS-CNNs). We conduct an ablation study and examine the
effect of the number of channels and layers of DWS-CNNs on the source
separation performance, by utilizing the standard metrics of
signal-to-artifacts, signal-to-interference, and signal-to-distortion ratio.
Our results show that by replacing RNNs with DWS-CNNs yields an improvement of
1.20, 0.06, 0.37 dB, respectively, while using only 20.57% of the amount of
parameters of the RNN architecture.
- Abstract（参考訳）: 最近の音源分離のアプローチは、主にリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて、ディープニューラルネットワークのみに基づいている。
RNNは、多くの場合、シーケンス処理の他のタイプのディープニューラルネットワークよりも優れているが、特に音楽ソース分離で発生する典型的な長いシーケンスにおいて、トレーニングと並列化において特に困難であることが知られている。
本稿では,典型的な畳み込みの軽量かつ高速な変種である深さ分離型畳み込み(dws)にrnnを置き換えるユースケースを提案する。
我々は歌声分離に重点を置き、RNNアーキテクチャを採用し、RNNをDWS畳み込み(DWS-CNN)に置き換える。
本稿では,DWS-CNNのチャネル数と層数が音源分離性能に及ぼす影響を,信号対人工物,信号対干渉,信号対歪比の標準指標を用いて検討する。
その結果、RNNをDWS-CNNに置き換えることで、RNNアーキテクチャのパラメータの20.57%しか使用せず、それぞれ1.20、0.06、0.37dBの改善が得られることがわかった。
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