論文の概要: Multi-Source Diffusion Models for Simultaneous Music Generation and Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02257v4
• Date: Mon, 18 Mar 2024 11:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 01:40:47.421418
• Title: Multi-Source Diffusion Models for Simultaneous Music Generation and Separation
• Title（参考訳）: 同時音楽生成と分離のためのマルチソース拡散モデル
• Authors: Giorgio Mariani, Irene Tallini, Emilian Postolache, Michele Mancusi, Luca Cosmo, Emanuele Rodolà,
• Abstract要約: 私たちは、音楽ソース分離のための標準データセットであるSlakh2100でモデルをトレーニングします。 我々の手法は、生成タスクと分離タスクの両方を処理できる単一のモデルの最初の例である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.124189082882395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we define a diffusion-based generative model capable of both music synthesis and source separation by learning the score of the joint probability density of sources sharing a context. Alongside the classic total inference tasks (i.e., generating a mixture, separating the sources), we also introduce and experiment on the partial generation task of source imputation, where we generate a subset of the sources given the others (e.g., play a piano track that goes well with the drums). Additionally, we introduce a novel inference method for the separation task based on Dirac likelihood functions. We train our model on Slakh2100, a standard dataset for musical source separation, provide qualitative results in the generation settings, and showcase competitive quantitative results in the source separation setting. Our method is the first example of a single model that can handle both generation and separation tasks, thus representing a step toward general audio models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、文脈を共有するソースの結合確率密度のスコアを学習することにより、音楽合成と音源分離の両方が可能な拡散ベース生成モデルを定義する。 古典的な全推論タスク(例えば、ミックスを生成し、ソースを分離する)とともに、ソース計算の部分生成タスクも導入し、実験し、ソースのサブセットを生成する(例えば、ドラムとうまく連携するピアノトラックを再生する)。 さらに,ディラック確率関数に基づく分離タスクの新しい推論手法を提案する。 我々は,音楽音源分離のための標準データセットであるSlakh2100でモデルをトレーニングし,生成設定における定性的な結果を提供し,音源分離設定における競合定量的結果を示す。 本手法は,生成タスクと分離タスクの両方を扱える単一モデルの最初の例である。

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