論文の概要: Distribution Preserving Source Separation With Time Frequency Predictive Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05896v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 13:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 15:01:15.735586
• Title: Distribution Preserving Source Separation With Time Frequency Predictive Models
• Title（参考訳）: 時間周波数予測モデルを用いた分布保存源分離
• Authors: Pedro J. Villasana T., Janusz Klejsa, Lars Villemoes and Per Hedelin
• Abstract要約: 本稿では,最先端手法の知覚的欠点に対処することを目的とした分布保存源分離手法の例を示す。 分離した信号はそれぞれの音源分布に従い、分離結果を聴取テストで評価した場合に有利となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4201849657206496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We provide an example of a distribution preserving source separation method, which aims at addressing perceptual shortcomings of state-of-the-art methods. Our approach uses unconditioned generative models of signal sources. Reconstruction is achieved by means of mix-consistent sampling from a distribution conditioned on a realization of a mix. The separated signals follow their respective source distributions, which provides an advantage when separation results are evaluated in a listening test.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最先端手法の知覚的欠点に対処することを目的とした分布保存源分離手法の例を示す。 提案手法は信号源の無条件生成モデルを用いる。 混合を実現する上で条件付き分布からの混合一貫性サンプリングにより再構成を行う。 分離した信号はそれぞれの音源分布に従い、分離結果を聴取テストで評価した場合に有利となる。

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