論文の概要: Complete and separate: Conditional separation with missing target source attribute completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14609v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 03:53:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 15:48:17.669610
• Title: Complete and separate: Conditional separation with missing target source attribute completion
• Title（参考訳）: Complete and separate: ターゲット属性の欠如による条件付き分離
• Authors: Dimitrios Bralios, Efthymios Tzinis, Paris Smaragdis
• Abstract要約: 本稿では、入力混合物と対象ソースに関する部分的意味情報を与えられたモデルを用いて、追加の意味データを抽出する手法を提案する。 次に、この事前学習モデルを用いて、未結合のマルチ条件分離ネットワークの分離性能を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.215800308343322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent approaches in source separation leverage semantic information about their input mixtures and constituent sources that when used in conditional separation models can achieve impressive performance. Most approaches along these lines have focused on simple descriptions, which are not always useful for varying types of input mixtures. In this work, we present an approach in which a model, given an input mixture and partial semantic information about a target source, is trained to extract additional semantic data. We then leverage this pre-trained model to improve the separation performance of an uncoupled multi-conditional separation network. Our experiments demonstrate that the separation performance of this multi-conditional model is significantly improved, approaching the performance of an oracle model with complete semantic information. Furthermore, our approach achieves performance levels that are comparable to those of the best performing specialized single conditional models, thus providing an easier to use alternative.
• Abstract（参考訳）: ソース分離における最近のアプローチは、条件付き分離モデルで使用される場合、その入力混合物と構成源のセマンティック情報を活用することができる。 これらの線に沿ったほとんどのアプローチは単純な記述に焦点を合わせており、様々な種類の入力混合に対して必ずしも有用ではない。 本研究では、入力混合物と対象ソースに関する部分的意味情報を与えられたモデルを用いて、追加的な意味データを抽出する手法を提案する。 次に,この事前学習モデルを用いて,非結合多条件分離ネットワークの分離性能を向上させる。 実験により, この多条件モデルの分離性能は大幅に向上し, 完全な意味情報を持つオラクルモデルの性能に近づいた。 さらに,本手法は,最高の性能を持つ単一条件モデルに匹敵する性能レベルを達成し,代替品の使い勝手を向上させる。

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