論文の概要: D3Net: Densely connected multidilated DenseNet for music source separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01733v4
• Date: Sat, 27 Mar 2021 04:55:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 22:34:23.888504
• Title: D3Net: Densely connected multidilated DenseNet for music source separation
• Title（参考訳）: D3Net:音楽ソース分離のための高密度接続型DenseNet
• Authors: Naoya Takahashi and Yuki Mitsufuji
• Abstract要約: 音源分離は、音声信号の長期依存をモデル化するための大きな入力フィールドを含む。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアプローチは、シーケンシャルにダウンサンプリングされた特徴マップや拡張畳み込みを使用した大規模な入力フィールドモデリングに対処する。 密結合拡張DenseNet(D3Net)と呼ばれる新しいCNNアーキテクチャを提案する。 D3Netは6.01dBの平均信号対歪み比(SDR)で最先端の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.75557472306157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Music source separation involves a large input field to model a long-term dependence of an audio signal. Previous convolutional neural network (CNN)-based approaches address the large input field modeling using sequentially down- and up-sampling feature maps or dilated convolution. In this paper, we claim the importance of a rapid growth of a receptive field and a simultaneous modeling of multi-resolution data in a single convolution layer, and propose a novel CNN architecture called densely connected dilated DenseNet (D3Net). D3Net involves a novel multi-dilated convolution that has different dilation factors in a single layer to model different resolutions simultaneously. By combining the multi-dilated convolution with DenseNet architecture, D3Net avoids the aliasing problem that exists when we naively incorporate the dilated convolution in DenseNet. Experimental results on MUSDB18 dataset show that D3Net achieves state-of-the-art performance with an average signal to distortion ratio (SDR) of 6.01 dB.
• Abstract（参考訳）: 音源分離は、音声信号の長期依存をモデル化するための大きな入力フィールドを含む。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアプローチは、シーケンシャルにダウンサンプリングされた特徴マップや拡張畳み込みを使用した大規模な入力フィールドモデリングに対処する。 本稿では,単一畳み込み層における受容場の急速な成長とマルチレゾリューションデータの同時モデリングの重要性を主張するとともに,d3netと呼ばれる新しいcnnアーキテクチャを提案する。 D3Netは、異なる解像度を同時にモデル化するために、単一の層に異なる拡張因子を持つ新しい多次元畳み込みを含んでいる。 DenseNetのマルチディイル化畳み込みとDenseNetアーキテクチャを組み合わせることで、DenseNetに拡張畳み込みを鼻で組み込む際に存在するエイリアス問題を回避することができる。 MUSDB18データセットの実験結果から、D3Netは6.01dBの平均信号から歪み比(SDR)で最先端の性能を達成した。

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