Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sound Demixing Challenge 2023 Music Demixing Track Technical Report: TFC-TDF-UNet v3

論文の概要: Sound Demixing Challenge 2023 Music Demixing Track Technical Report: TFC-TDF-UNet v3

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09382v2
Date: Mon, 26 Jun 2023 17:31:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-27 21:52:26.401685
Title: Sound Demixing Challenge 2023 Music Demixing Track Technical Report: TFC-TDF-UNet v3
Title（参考訳）: サウンドデミックスチャレンジ2023 music demixing track technical report: tfc-tdf-unet v3
Authors: Minseok Kim, Jun Hyung Lee, Soonyoung Jung
Abstract要約: MUSDBベンチマークで最先端の結果を得られる時間効率の高い音源分離モデルであるTFC-TDF-UNet v3を提案する。次に、ノイズロバストトレーニングの損失マスキングアプローチを含む、各リーダボードに対するソリューションに関する詳細を述べます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.002720782915363
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this report, we present our award-winning solutions for the Music Demixing Track of Sound Demixing Challenge 2023. First, we propose TFC-TDF-UNet v3, a time-efficient music source separation model that achieves state-of-the-art results on the MUSDB benchmark. We then give full details regarding our solutions for each Leaderboard, including a loss masking approach for noise-robust training. Code for reproducing model training and final submissions is available at github.com/kuielab/sdx23.
Abstract（参考訳）: 本報告では,2023年の音楽デミキシング・チャレンジの音楽デミキシング・トラックの受賞ソリューションについて述べる。まずtfc-tdf-unet v3を提案する。musedbベンチマークで最新の結果を得るための,時間効率の高い音楽ソース分離モデルである。次に、ノイズロバストトレーニングの損失マスキングアプローチを含む、各リーダボードに対するソリューションに関する詳細を述べます。モデルトレーニングと最終提案を再現するコードはgithub.com/kuielab/sdx23で入手できる。

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