論文の概要: Problems using deep generative models for probabilistic audio source separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01761v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 15:01:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 06:20:58.858252
• Title: Problems using deep generative models for probabilistic audio source separation
• Title（参考訳）: 確率的音源分離のための深部生成モデルを用いた問題
• Authors: Maurice Frank, Maximilian Ilse
• Abstract要約: 音声信号の深層生成モデルにより学習された分布は,確率論的手法を用いて音源分離などのタスクに必要とされる適切な特性を示さないことがわかった。 2つのオーディオデータセット上の2種類の深層生成モデルに対して、この挙動を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.695687634290403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in deep generative modeling make it possible to learn prior distributions from complex data that subsequently can be used for Bayesian inference. However, we find that distributions learned by deep generative models for audio signals do not exhibit the right properties that are necessary for tasks like audio source separation using a probabilistic approach. We observe that the learned prior distributions are either discriminative and extremely peaked or smooth and non-discriminative. We quantify this behavior for two types of deep generative models on two audio datasets.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデリングの最近の進歩により、ベイズ推論に使用できる複雑なデータから事前分布を学習することができる。 しかし,音声信号の深層生成モデルによって学習された分布は,確率的手法による音源分離などのタスクに必要な適切な特性を示さないことがわかった。 学習した先行分布は、判別可能であり、ピークが極端に高いか、スムーズで非差別的である。 2つのオーディオデータセット上の2種類の深層生成モデルに対して,この挙動を定量化する。

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