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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03337v2
• Date: Tue, 30 Sep 2025 09:14:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:44:59.726769
• 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は、ディープラーニングと組み合わせた分析バイシンセシスフレームワークを活用する、ドラムソース分離の新しいアプローチである。 IDMは自動ドラム転写とワンショットドラムサンプル合成を統合し、これらのタスクをエンドツーエンドで共同で最適化する。 StemGMDデータセットの実験では、IDMが分離された幹細胞データを必要とする最先端の教師付き手法に匹敵する分離品質を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.79997201521754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the Inverse Drum Machine, a novel approach to Drum Source Separation that leverages an analysis-by-synthesis framework combined with deep learning. Unlike recent supervised methods that require isolated stem recordings for training, our approach is trained on drum mixtures with only transcription annotations. IDM integrates Automatic Drum Transcription and One-shot Drum Sample Synthesis, jointly optimizing these tasks in an end-to-end manner. By convolving synthesized one-shot samples with estimated onsets, akin to a drum machine, we reconstruct the individual drum stems and train a Deep Neural Network on the reconstruction of the mixture. Experiments on the StemGMD dataset demonstrate that IDM achieves separation quality comparable to state-of-the-art supervised methods that require isolated stems data.
• Abstract（参考訳）: Inverse Drum Machineは、ディープラーニングと組み合わせた分析バイシンセシスフレームワークを活用する、ドラムソース分離の新しいアプローチである。 本手法は, 独立した幹細胞記録を必要とする近年の指導方法とは違って, 転写アノテーションのみを併用したドラムミキシングを訓練している。 IDMは自動ドラム転写とワンショットドラムサンプル合成を統合し、これらのタスクをエンドツーエンドで共同で最適化する。 合成した単発単発サンプルをドラムマシンに類似した推定オンセットで結合することにより,個々のドラム茎を再構成し,混合物の再構成にディープニューラルネットワークを訓練する。 StemGMDデータセットの実験では、IDMが分離された幹細胞データを必要とする最先端の教師付き手法に匹敵する分離品質を達成することを示した。

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