Fugu-MT 論文翻訳(概要): Music Enhancement with Deep Filters: A Technical Report for The ICASSP 2024 Cadenza Challenge

論文の概要: Music Enhancement with Deep Filters: A Technical Report for The ICASSP 2024 Cadenza Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11116v1
Date: Wed, 17 Apr 2024 07:01:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-18 15:04:52.086916
Title: Music Enhancement with Deep Filters: A Technical Report for The ICASSP 2024 Cadenza Challenge
Title（参考訳）: ディープフィルタによる音楽の強化:ICASSP 2024 Cadenza Challengeの技術報告
Authors: Keren Shao, Ke Chen, Shlomo Dubnov,
Abstract要約: この課題では、DeepfilterNetからディープフィルタを分離し、Spec-UNetベースのネットワークに組み込んで、ハイブリッドなDemucs(hdemucs)ベースのリミックスパイプラインをさらに改善します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.148696434829189
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this challenge, we disentangle the deep filters from the original DeepfilterNet and incorporate them into our Spec-UNet-based network to further improve a hybrid Demucs (hdemucs) based remixing pipeline. The motivation behind the use of the deep filter component lies at its potential in better handling temporal fine structures. We demonstrate an incremental improvement in both the Signal-to-Distortion Ratio (SDR) and the Hearing Aid Audio Quality Index (HAAQI) metrics when comparing the performance of hdemucs against different versions of our model.
Abstract（参考訳）: この課題では、DeepfilterNetからディープフィルタを分離し、Spec-UNetベースのネットワークに組み込んで、ハイブリッドなDemucs(hdemucs)ベースのリミックスパイプラインをさらに改善します。ディープフィルタコンポーネントの使用の背後にある動機は、時間的微細構造をよりよく扱うことにある。本稿では,各モデルの性能を比較する際に,SDR(Signal-to-Distortion Ratio)とHAAQI(Hearing Aid Audio Quality Index)の指標を漸進的に改善することを示す。

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