論文の概要: LightSAFT: Lightweight Latent Source Aware Frequency Transform for Source Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12516v1
• Date: Wed, 24 Nov 2021 14:25:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-25 16:06:31.155997
• Title: LightSAFT: Lightweight Latent Source Aware Frequency Transform for Source Separation
• Title（参考訳）: lightsaft: ソース分離のための軽量な潜在ソース認識周波数変換
• Authors: Yeong-Seok Jeong, Jinsung Kim, Woosung Choi, Jaehwa Chung, Soonyoung Jung
• Abstract要約: LaSAFT-Netは、条件付きモデルは既存の単一ソース分離モデルと同等の性能を示すことを示した。 LightSAFT-Netは、ISMIR 2021のMusic Demixing Challengeにおいて、十分なSDRパフォーマンスを提供する。 拡張されたLightSAFT-Netは、パラメータが少ない前のものよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7192233658525915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conditioned source separations have attracted significant attention because of their flexibility, applicability and extensionality. Their performance was usually inferior to the existing approaches, such as the single source separation model. However, a recently proposed method called LaSAFT-Net has shown that conditioned models can show comparable performance against existing single-source separation models. This paper presents LightSAFT-Net, a lightweight version of LaSAFT-Net. As a baseline, it provided a sufficient SDR performance for comparison during the Music Demixing Challenge at ISMIR 2021. This paper also enhances the existing LightSAFT-Net by replacing the LightSAFT blocks in the encoder with TFC-TDF blocks. Our enhanced LightSAFT-Net outperforms the previous one with fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 条件付きソース分離は、柔軟性、適用性、拡張性のために大きな注目を集めている。 その性能は通常、単一ソース分離モデルのような既存のアプローチよりも劣っていた。 しかし、最近提案されたLaSAFT-Net法は、条件付きモデルが既存の単一ソース分離モデルと同等の性能を示すことを示した。 本稿では,LaSAFT-Netの軽量版であるLightSAFT-Netを提案する。 ベースラインとして、ISMIR 2021のミュージック・デミキシング・チャレンジで比較に十分なSDR性能を提供した。 また、エンコーダのLightSAFTブロックをTFC-TDFブロックに置き換えることで、既存のLightSAFT-Netを強化する。 拡張されたLightSAFT-Netは、パラメータが少ない前のものよりも優れています。

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