論文の概要: Self-refining of Pseudo Labels for Music Source Separation with Noisy Labeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12576v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 07:47:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 15:10:56.963857
• Title: Self-refining of Pseudo Labels for Music Source Separation with Noisy Labeled Data
• Title（参考訳）: 雑音ラベルデータを用いた音源分離のための擬似ラベルの自己精製
• Authors: Junghyun Koo, Yunkee Chae, Chang-Bin Jeon, Kyogu Lee
• Abstract要約: 音楽音源分離(MSS)は、正確にラベル付けされた個々の楽器トラックの可用性が限られているため、課題に直面している。 本稿では,ラベルを部分的に間違ってラベル付けしたデータセットに書き換える自動手法を提案する。 提案手法は, 雑音ラベル付きデータセットを用いて, 多ラベルの楽器認識において, 1%の精度劣化しか得られない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.275949700129797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Music source separation (MSS) faces challenges due to the limited availability of correctly-labeled individual instrument tracks. With the push to acquire larger datasets to improve MSS performance, the inevitability of encountering mislabeled individual instrument tracks becomes a significant challenge to address. This paper introduces an automated technique for refining the labels in a partially mislabeled dataset. Our proposed self-refining technique, employed with a noisy-labeled dataset, results in only a 1% accuracy degradation in multi-label instrument recognition compared to a classifier trained on a clean-labeled dataset. The study demonstrates the importance of refining noisy-labeled data in MSS model training and shows that utilizing the refined dataset leads to comparable results derived from a clean-labeled dataset. Notably, upon only access to a noisy dataset, MSS models trained on a self-refined dataset even outperform those trained on a dataset refined with a classifier trained on clean labels.
• Abstract（参考訳）: 音楽ソース分離(mss)は、正しくラベルされた個々の楽器トラックの可用性が限られているため、課題に直面している。 より大きなデータセットを取得してMSSのパフォーマンスを向上させることで、誤ってラベル付けされた個々の楽器トラックに遭遇することは避けられなくなる。 本稿では,ラベルを部分的に誤記したデータセットで精錬する自動化手法を提案する。 提案手法では,クリーンラベルデータセットで学習した分類器と比較して,複数ラベル楽器認識において1%の精度低下しか得られなかった。 この研究は、mssモデルトレーニングにおけるノイズラベルデータの改良の重要性を示し、洗練されたデータセットを利用することで、クリーンラベルデータセットから得られた結果に匹敵する結果が得られることを示した。 特に、ノイズの多いデータセットのみにアクセスすると、自己修正データセットでトレーニングされたMSSモデルは、クリーンなラベルでトレーニングされた分類器で洗練されたデータセットでトレーニングされたデータセットよりも優れている。

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