論文の概要: Learning to Denoise Historical Music
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02027v2
- Date: Thu, 16 Jun 2022 11:18:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 18:58:47.046793
- Title: Learning to Denoise Historical Music
- Title（参考訳）: 歴史音楽の音化を学ぶ
- Authors: Yunpeng Li, Beat Gfeller, Marco Tagliasacchi, Dominik Roblek
- Abstract要約: そこで我々は,古い録音を聴くことを学習する音声から音声へのニューラルネットモデルを提案する。
ネットワークは、ノイズの多い音楽データセット上で、再構成と敵の目的の両方で訓練される。
提案手法は,原曲の品質と詳細を保存しながら,ノイズ除去に有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.165194151843835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose an audio-to-audio neural network model that learns to denoise old
music recordings. Our model internally converts its input into a time-frequency
representation by means of a short-time Fourier transform (STFT), and processes
the resulting complex spectrogram using a convolutional neural network. The
network is trained with both reconstruction and adversarial objectives on a
synthetic noisy music dataset, which is created by mixing clean music with real
noise samples extracted from quiet segments of old recordings. We evaluate our
method quantitatively on held-out test examples of the synthetic dataset, and
qualitatively by human rating on samples of actual historical recordings. Our
results show that the proposed method is effective in removing noise, while
preserving the quality and details of the original music.
- Abstract（参考訳）: そこで我々は,古い録音を聴くことを学習するニューラルネットモデルを提案する。
本モデルでは,入力を短時間フーリエ変換(stft)を用いて時間周波数表現に変換し,畳み込みニューラルネットワークを用いて複雑なスペクトログラムを処理する。
このネットワークは、クリーンな音楽と、古い録音の静かなセグメントから抽出された実際のノイズサンプルを混合した合成ノイズ音楽データセット上で、再構成と反対の目的の両方でトレーニングされる。
提案手法は, 合成データセットの保持試験例に基づいて定量的に評価し, 実記録のサンプルから人間の評価によって定性的に評価する。
その結果,本手法はオリジナル音楽の品質と細部を保ちながら,ノイズ除去に有効であることがわかった。
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