論文の概要: Bespoke Neural Networks for Score-Informed Source Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13729v1
• Date: Tue, 29 Sep 2020 02:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 07:22:45.077196
• Title: Bespoke Neural Networks for Score-Informed Source Separation
• Title（参考訳）: スコアインフォームド音源分離のためのBespoke Neural Networks
• Authors: Ethan Manilow, Bryan Pardo
• Abstract要約: 任意の楽器をオーディオミックスから分離する簡単な方法を提案する。 入力ミキシングからターゲット機器への不整合MIDI転写が与えられた場合、分離されるミキシングに似た音質のミキシングから新しい混合物を合成する。 このモデルが元の混合体に適用された場合,1)不整合MIDIのみにアクセスして所望の楽器を分離し,2)任意の楽器を分離し,3)既存の手法のわずかな時間で結果を得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.146492604365342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a simple method that can separate arbitrary musical instruments from an audio mixture. Given an unaligned MIDI transcription for a target instrument from an input mixture, we synthesize new mixtures from the midi transcription that sound similar to the mixture to be separated. This lets us create a labeled training set to train a network on the specific bespoke task. When this model applied to the original mixture, we demonstrate that this method can: 1) successfully separate out the desired instrument with access to only unaligned MIDI, 2) separate arbitrary instruments, and 3) get results in a fraction of the time of existing methods. We encourage readers to listen to the demos posted here: https://git.io/JUu5q.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,任意の楽器を音響混合物から分離する簡易な方法を提案する。 入力混合物から対象機器に対して不整列なmidi転写が与えられると、分離する混合物と似た音のmidi転写から新たな混合物を合成する。 これにより、特定のbespokeタスクでネットワークをトレーニングするためのラベル付きトレーニングセットを作成することができます。 このモデルが元の混合物に適用された場合、この方法ができることを実証する。 1)不整合MIDIのみにアクセスして所望の楽器を分離することに成功した。 2 任意の楽器を分離し、 3) 既存のメソッドのわずかな時間で結果を得る。 私たちは読者に、ここで投稿されたデモを聴くように勧めています。

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