論文の概要: Unsupervised Source Separation via Bayesian Inference in the Latent Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05313v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 14:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 20:50:10.743703
• Title: Unsupervised Source Separation via Bayesian Inference in the Latent Domain
• Title（参考訳）: 潜伏領域におけるベイズ推論による教師なし音源分離
• Authors: Michele Mancusi, Emilian Postolache, Marco Fumero, Andrea Santilli, Luca Cosmo, Emanuele Rodol\`a
• Abstract要約: 最先端のオーディオソース分離モデルは、教師付きデータ駆動アプローチに依存している。 本稿では,時間領域信号の潜在表現を直接操作する,単純で効果的な非教師付き分離アルゴリズムを提案する。 Slakh データセット arXiv:1909.08494 に対する我々のアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.583433328833251
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State of the art audio source separation models rely on supervised data-driven approaches, which can be expensive in terms of labeling resources. On the other hand, approaches for training these models without any direct supervision are typically high-demanding in terms of memory and time requirements, and remain impractical to be used at inference time. We aim to tackle these limitations by proposing a simple yet effective unsupervised separation algorithm, which operates directly on a latent representation of time-domain signals. Our algorithm relies on deep Bayesian priors in the form of pre-trained autoregressive networks to model the probability distributions of each source. We leverage the low cardinality of the discrete latent space, trained with a novel loss term imposing a precise arithmetic structure on it, to perform exact Bayesian inference without relying on an approximation strategy. We validate our approach on the Slakh dataset arXiv:1909.08494, demonstrating results in line with state of the art supervised approaches while requiring fewer resources with respect to other unsupervised methods.
• Abstract（参考訳）: 最先端のオーディオソース分離モデルは教師付きデータ駆動アプローチに依存しており、ラベル付けリソースの面では高価である。 一方で、直接の監督なしにこれらのモデルをトレーニングするためのアプローチは、通常、メモリと時間要件の観点から要求が高く、推論時に使用するには実用的でない。 我々は、時間領域信号の潜在表現に基づいて直接動作する単純かつ効果的な教師なし分離アルゴリズムを提案することで、これらの制限に取り組むことを目指している。 本アルゴリズムは,事前学習された自己回帰ネットワークの形で,各音源の確率分布をモデル化する深いベイズ前駆関数に依存する。 離散潜在空間の低濃度性を利用して、その上に正確な算術構造を与える新しい損失項で訓練し、近似戦略に頼ることなく正確なベイズ推定を行う。 我々は、slakhデータセットarxiv:1909.08494に対する我々のアプローチを検証するとともに、他の教師なしメソッドに対するリソースを少なくしながら、最先端の教師付きアプローチと一致した結果を示す。

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