論文の概要: Audio Defect Detection in Music with Deep Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05718v1
• Date: Fri, 11 Feb 2022 15:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-14 20:46:29.297619
• Title: Audio Defect Detection in Music with Deep Networks
• Title（参考訳）: ディープネットワークによる音楽の音響欠陥検出
• Authors: Daniel Wolff, R\'emi Mignot and Axel Roebel
• Abstract要約: 一般的な音楽コールのクリックなどのアーティファクトを、データ中心でコンテキストに敏感な検出ソリューションとして使用すること。 本稿では、エンド・ツー・エンドのエンコーダ・デコーダの構成に従って畳み込みネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.680081568962997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With increasing amounts of music being digitally transferred from production to distribution, automatic means of determining media quality are needed. Protection mechanisms in digital audio processing tools have not eliminated the need of production entities located downstream the distribution chain to assess audio quality and detect defects inserted further upstream. Such analysis often relies on the received audio and scarce meta-data alone. Deliberate use of artefacts such as clicks in popular music as well as more recent defects stemming from corruption in modern audio encodings call for data-centric and context sensitive solutions for detection. We present a convolutional network architecture following end-to-end encoder decoder configuration to develop detectors for two exemplary audio defects. A click detector is trained and compared to a traditional signal processing method, with a discussion on context sensitivity. Additional post-processing is used for data augmentation and workflow simulation. The ability of our models to capture variance is explored in a detector for artefacts from decompression of corrupted MP3 compressed audio. For both tasks we describe the synthetic generation of artefacts for controlled detector training and evaluation. We evaluate our detectors on the large open-source Free Music Archive (FMA) and genre-specific datasets.
• Abstract（参考訳）: 生産から流通へデジタル転送される音楽量の増加に伴い、メディア品質を決定する自動手段が必要である。 デジタルオーディオ処理ツールにおける保護機構は、オーディオ品質を評価し、上流に挿入された欠陥を検出するために、配信チェーン下流に位置する生産エンティティの必要性を排除していない。 このような分析は、受信した音声と少ないメタデータのみに依存することが多い。 ポピュラー音楽のクリックや、最近のオーディオエンコーディングの破損に起因する欠陥などのアーティファクトの再検討は、検出のためのデータ中心でコンテキストに敏感なソリューションを呼び起こす。 本稿では,エンドツーエンドエンコーダデコーダの構成に従う畳み込みネットワークアーキテクチャを提案する。 クリック検出器を訓練し、従来の信号処理方法と比較し、コンテキストの感度について議論する。 追加の処理は、データ拡張とワークフローシミュレーションに使用される。 劣化したMP3圧縮音声の圧縮から人工物を検出するために, モデルが分散を捉える能力について検討した。 両タスクにおいて、制御された検出器トレーニングと評価のための人工人工物の生成について述べる。 我々は、大規模なオープンソースFree Music Archive (FMA) とジャンル別データセットを用いて、検知器の評価を行った。

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