論文の概要: Resource-constrained stereo singing voice cancellation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12068v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 16:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 13:22:09.980956
• Title: Resource-constrained stereo singing voice cancellation
• Title（参考訳）: 資源制約ステレオ歌唱音声キャンセリング
• Authors: Clara Borrelli, James Rae, Dogac Basaran, Matt McVicar, Mehrez Souden, Matthias Mauch
• Abstract要約: ステレオ歌唱音声キャンセリングの問題点について検討する。 提案手法は,客観的なオフラインメトリクスと大規模MUSHRA試験を用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0962868591006976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of stereo singing voice cancellation, a subtask of music source separation, whose goal is to estimate an instrumental background from a stereo mix. We explore how to achieve performance similar to large state-of-the-art source separation networks starting from a small, efficient model for real-time speech separation. Such a model is useful when memory and compute are limited and singing voice processing has to run with limited look-ahead. In practice, this is realised by adapting an existing mono model to handle stereo input. Improvements in quality are obtained by tuning model parameters and expanding the training set. Moreover, we highlight the benefits a stereo model brings by introducing a new metric which detects attenuation inconsistencies between channels. Our approach is evaluated using objective offline metrics and a large-scale MUSHRA trial, confirming the effectiveness of our techniques in stringent listening tests.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ステレオミックスから楽器の背景を推定することを目的とした,音源分離のサブタスクであるステレオ歌唱音声キャンセルの問題について検討する。 実時間音声分離のための小型かつ効率的なモデルから始まる,最先端の大規模音源分離ネットワークに類似した性能を実現する方法について検討する。 このようなモデルは、メモリと計算が制限され、歌唱音声処理が限られたルックアヘッドで実行されなければならない場合に有用である。 実際、これはステレオ入力を処理するために既存のモノモデルを適用することで実現される。 モデルパラメータをチューニングし、トレーニングセットを拡大することで、品質の改善が得られる。 さらに,チャネル間の減衰不整合を検出する新しいメトリックを導入することで,ステレオモデルがもたらすメリットを強調する。 提案手法は,客観的オフライン計測と大規模MUSHRA試験を用いて評価し,厳密な聴取試験における手法の有効性を確認した。

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