論文の概要: The Inverse Drum Machine: Source Separation Through Joint Transcription and Analysis-by-Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03337v1
• Date: Tue, 06 May 2025 09:08:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.297373
• Title: The Inverse Drum Machine: Source Separation Through Joint Transcription and Analysis-by-Synthesis
• Title（参考訳）: 逆ドラムマシン:ジョイント転写と解析による音源分離
• Authors: Bernardo Torres, Geoffroy Peeters, Gael Richard,
• Abstract要約: Inverse Drum Machine (IDM) は、解析・合成とディープラーニングを組み合わせたドラムソース分離の新しい手法である。 IDMは個々のドラムの茎を再構築し、元の混合物と一致するようにニューラルネットワークを訓練する。 StemGMDデータセットの評価では、IDMは最先端の教師付き手法と同等の分離性能を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0595858175849076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the Inverse Drum Machine (IDM), a novel approach to drum source separation that combines analysis-by-synthesis with deep learning. Unlike recent supervised methods that rely on isolated stems, IDM requires only transcription annotations. It jointly optimizes automatic drum transcription and one-shot drum sample synthesis in an end-to-end framework. By convolving synthesized one-shot samples with estimated onsets-mimicking a drum machine-IDM reconstructs individual drum stems and trains a neural network to match the original mixture. Evaluations on the StemGMD dataset show that IDM achieves separation performance on par with state-of-the-art supervised methods, while substantially outperforming matrix decomposition baselines.
• Abstract（参考訳）: Inverse Drum Machine (IDM) は,解析・合成と深層学習を組み合わせたドラムソース分離手法である。 IDMは、単離された幹細胞に依存する最近の教師付き方法とは異なり、転写アノテーションのみを必要とする。 エンドツーエンドのフレームワークで、自動ドラム書き起こしとワンショットドラムサンプル合成を共同で最適化する。 合成した単発サンプルと推定オンセットを結合することにより、ドラムマシン-IDMは個々のドラムの茎を再構築し、ニューラルネットワークをトレーニングし、元の混合物と一致するように訓練する。 StemGMDデータセットの評価から,IMMは最先端の教師付き手法と同等に分離性能を達成し,行列分解ベースラインを大幅に上回る結果を得た。

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