論文の概要: MedleyVox: An Evaluation Dataset for Multiple Singing Voices Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07302v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 12:27:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 21:31:00.013736
• Title: MedleyVox: An Evaluation Dataset for Multiple Singing Voices Separation
• Title（参考訳）: MedleyVox: 複数の歌声分離のための評価データセット
• Authors: Chang-Bin Jeon, Hyeongi Moon, Keunwoo Choi, Ben Sangbae Chon, and Kyogu Lee
• Abstract要約: 複数の歌声分離のための評価データセットであるMedleyVoxを紹介する。 次に,様々な単一歌唱データセットを用いて複数の歌唱ミックスを構築するための戦略を提案する。 第3に、改良された超解像ネットワーク(iSRNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.456845656569444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Separation of multiple singing voices into each voice is a rarely studied area in music source separation research. The absence of a benchmark dataset has hindered its progress. In this paper, we present an evaluation dataset and provide baseline studies for multiple singing voices separation. First, we introduce MedleyVox, an evaluation dataset for multiple singing voices separation that corresponds to such categories. We specify the problem definition in this dataset by categorizing the problem into i) duet, ii) unison, iii)main vs. rest, and iv) N-singing separation. Second, we present a strategy for construction of multiple singing mixtures using various single-singing datasets. This can be used to obtain training data. Third, we propose the improved super-resolution network (iSRNet). Jointly trained with the Conv-TasNet and the multi-singing mixture construction strategy, the proposed iSRNet achieved comparable performance to ideal time-frequency masks on duet and unison subsets of MedleyVox. Audio samples, the dataset, and codes are available on our GitHub page (https://github.com/jeonchangbin49/MedleyVox).
• Abstract（参考訳）: 複数の歌声をそれぞれの声に分離することは、音源分離研究においてまれに研究される分野である。 ベンチマークデータセットの欠如は、その進捗を妨げている。 本稿では,評価データセットと,複数の歌声分離のためのベースライン研究について述べる。 まず,これらのカテゴリに対応する複数の歌声分離のための評価データセットであるMedleyVoxを紹介する。 このデータセットの問題を分類して問題定義を指定する。 i) デュエット ii) ユニゾン iii)メイン対レスト、及び iv) n-singing separation。 第2に,様々な単一音声データセットを用いた複数の歌唱混合音の構築戦略を提案する。 これはトレーニングデータを取得するために使用できる。 第3に,改良型スーパーレゾリューションネットワーク(isrnet)を提案する。 Conv-TasNetとマルチシング混合構成戦略を併用して、提案したiSRNetは、MedleyVoxのデュエットおよびユニゾンサブセット上の理想的な時間周波数マスクに匹敵する性能を達成した。 オーディオサンプル、データセット、コードはGitHubのページにある(https://github.com/jeonchangbin49/MedleyVox)。

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