論文の概要: A Generalized Bandsplit Neural Network for Cinematic Audio Source Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02539v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 19:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 17:45:29.381529
• Title: A Generalized Bandsplit Neural Network for Cinematic Audio Source Separation
• Title（参考訳）: 映像音源分離のための一般化帯域分割ニューラルネットワーク
• Authors: Karn N. Watcharasupat, Chih-Wei Wu, Yiwei Ding, Iroro Orife, Aaron J. Hipple. Phillip A. Williams, Scott Kramer, Alexander Lerch, and William Wolcott
• Abstract要約: 周波数軸の完全あるいは過剰な分割に対してBandsplit RNNを一般化するモデルを開発する。 信号-雑音比と1-ノルムの空間的プロモーティング特性によって動機付けられた損失関数を提案した。 我々の最良のモデルは、対話幹の理想比マスクよりも高い性能で、Divide and Remasterデータセット上のアートの状態を設定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.76702009316726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cinematic audio source separation is a relatively new subtask of audio source separation, with the aim of extracting the dialogue stem, the music stem, and the effects stem from their mixture. In this work, we developed a model generalizing the Bandsplit RNN for any complete or overcomplete partitions of the frequency axis. Psycho-acoustically motivated frequency scales were used to inform the band definitions which are now defined with redundancy for more reliable feature extraction. A loss function motivated by the signal-to-noise ratio and the sparsity-promoting property of the 1-norm was proposed. We additionally exploit the information-sharing property of a common-encoder setup to reduce computational complexity during both training and inference, improve separation performance for hard-to-generalize classes of sounds, and allow flexibility during inference time with easily detachable decoders. Our best model sets the state of the art on the Divide and Remaster dataset with performance above the ideal ratio mask for the dialogue stem.
• Abstract（参考訳）: 映像音源分離は、音声音源分離の比較的新しいサブタスクであり、対話ステム、音楽ステム、およびそれらの混合物からのエフェクトを抽出することを目的としている。 本研究では,周波数軸の完全あるいは過剰な分割に対してバンドスプリットRNNを一般化するモデルを開発した。 心理的に動機づけられた周波数尺度は、より信頼性の高い特徴抽出のために冗長性で定義されているバンド定義を知らせるために用いられた。 1-ノルムの信号対雑音比とスパーシティ・プロモーティング特性に動機づけられた損失関数を提案した。 さらに、共通エンコーダ構成の情報共有性を利用して、トレーニングと推論の両方における計算複雑性を低減し、難解な音のクラスに対する分離性能を改善し、容易に解離可能なデコーダによる推論時間における柔軟性を実現する。 我々の最良のモデルは、対話stemの理想的な比マスクよりも高いパフォーマンスで分割とリマスターのデータセットに芸術の状態を設定します。

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