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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