Fugu-MT 論文翻訳(概要): Source Separation of Multi-source Raw Music using a Residual Quantized Variational Autoencoder

論文の概要: Source Separation of Multi-source Raw Music using a Residual Quantized Variational Autoencoder

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07020v1
Date: Mon, 12 Aug 2024 17:30:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-14 16:55:31.487668
Title: Source Separation of Multi-source Raw Music using a Residual Quantized Variational Autoencoder
Title（参考訳）: 残差量子化変分オートエンコーダを用いた複数音源の音源分離
Authors: Leonardo Berti,
Abstract要約: 残差量子化変分オートエンコーダアーキテクチャに基づくニューラルオーディオモデルを開発した。モデルはオーディオソースを分離することができ、ほぼSoTA結果を達成することができ、計算能力は大幅に低下する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: I developed a neural audio codec model based on the residual quantized variational autoencoder architecture. I train the model on the Slakh2100 dataset, a standard dataset for musical source separation, composed of multi-track audio. The model can separate audio sources, achieving almost SoTA results with much less computing power. The code is publicly available at github.com/LeonardoBerti00/Source-Separation-of-Multi-source-Music-using-Residual-Quantizad-Variatio nal-Autoencoder
Abstract（参考訳）: 残差量子化変分オートエンコーダアーキテクチャに基づくニューラルオーディオコーデックモデルを開発した。私は、マルチトラックオーディオで構成される音楽ソース分離のための標準データセットであるSlakh2100データセットでモデルをトレーニングします。モデルはオーディオソースを分離することができ、ほぼSoTA結果を達成することができ、計算能力は大幅に低下する。コードはgithub.com/LeonardoBerti00/Source-Separation-of-Multi-source-Music-using-Residual-Quantizad-Variatio nal-Autoencoderで公開されている。

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