論文の概要: OpenSep: Leveraging Large Language Models with Textual Inversion for Open World Audio Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19270v1
• Date: Sat, 28 Sep 2024 06:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 00:08:33.417223
• Title: OpenSep: Leveraging Large Language Models with Textual Inversion for Open World Audio Separation
• Title（参考訳）: OpenSep: オープンワールドオーディオ分離のためのテキスト変換による大規模言語モデルの活用
• Authors: Tanvir Mahmud, Diana Marculescu,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して自動音声分離を行う新しいフレームワークであるOpenSepを提案する。 OpenSepはテキストインバージョンを使用して、市販のオーディオキャプションモデルとオーディオミックスからキャプションを生成し、現在ある音源を効果的に解析する。 その後、数発のLCMを使用して、パースされたソースの詳細なオーディオ特性を抽出し、目に見えない混合物の分離を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.453883041423468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Audio separation in real-world scenarios, where mixtures contain a variable number of sources, presents significant challenges due to limitations of existing models, such as over-separation, under-separation, and dependence on predefined training sources. We propose OpenSep, a novel framework that leverages large language models (LLMs) for automated audio separation, eliminating the need for manual intervention and overcoming source limitations. OpenSep uses textual inversion to generate captions from audio mixtures with off-the-shelf audio captioning models, effectively parsing the sound sources present. It then employs few-shot LLM prompting to extract detailed audio properties of each parsed source, facilitating separation in unseen mixtures. Additionally, we introduce a multi-level extension of the mix-and-separate training framework to enhance modality alignment by separating single source sounds and mixtures simultaneously. Extensive experiments demonstrate OpenSep's superiority in precisely separating new, unseen, and variable sources in challenging mixtures, outperforming SOTA baseline methods. Code is released at https://github.com/tanvir-utexas/OpenSep.git
• Abstract（参考訳）: 様々なソースを含む実世界のシナリオにおけるオーディオ分離は、オーバーセパレーション、アンダーセパレーション、事前定義されたトレーニングソースへの依存など、既存のモデルの制限によって大きな課題を呈する。 自動音声分離に大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいフレームワークであるOpenSepを提案する。 OpenSepはテキストインバージョンを使用して、市販のオーディオキャプションモデルとオーディオミックスからキャプションを生成し、現在ある音源を効果的に解析する。 その後、数発のLCMを使用して、パースされたソースの詳細なオーディオ特性を抽出し、目に見えない混合物の分離を容易にする。 さらに,単一音源と混合音を同時に分離し,モダリティアライメントを高めるため,ミックス・アンド・セパレート・トレーニング・フレームワークのマルチレベル拡張を導入する。 大規模な実験は、OpenSepが新しい、目に見えない、可変なソースを挑戦的な混合で正確に分離し、SOTAベースライン法より優れていることを示す。 コードはhttps://github.com/tanvir-utexas/OpenSep.gitで公開されている。

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