Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Disentangled Audio Representations through Controlled Synthesis

論文の概要: Learning Disentangled Audio Representations through Controlled Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10547v1
Date: Fri, 16 Feb 2024 10:20:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-19 16:51:51.134715
Title: Learning Disentangled Audio Representations through Controlled Synthesis
Title（参考訳）: 制御合成による不連続音声表現の学習
Authors: Yusuf Brima, Ulf Krumnack, Simone Pika and Gunther Heidemann
Abstract要約: 提案するSynToneは,非絡み技術を評価するために,具体的真理説明因子を持つ合成データセットである。 SynToneの最先端メソッドのベンチマークでは、メソッド評価の実用性を強調している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45060992929802207
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper tackles the scarcity of benchmarking data in disentangled auditory representation learning. We introduce SynTone, a synthetic dataset with explicit ground truth explanatory factors for evaluating disentanglement techniques. Benchmarking state-of-the-art methods on SynTone highlights its utility for method evaluation. Our results underscore strengths and limitations in audio disentanglement, motivating future research.
Abstract（参考訳）: 本稿では,不協和音表現学習におけるベンチマークデータの不足に対処する。提案するSynToneは,非絡み技術を評価するために,具体的真理説明因子を持つ合成データセットである。 SynToneの最先端メソッドのベンチマークでは、メソッド評価の実用性を強調している。結果の強みと難易度は両立し,今後の研究の動機となった。

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