論文の概要: Training-Free Multi-Step Audio Source Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19534v1
• Date: Mon, 26 May 2025 05:40:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.193539
• Title: Training-Free Multi-Step Audio Source Separation
• Title（参考訳）: 学習不要なマルチステップ音源分離
• Authors: Yongyi Zang, Jingyi Li, Qiuqiang Kong,
• Abstract要約: 本研究では,事前学習したワンステップ音源分離モデルを,追加訓練を伴わずに多段階分離に利用できることを示す。 本稿では,入力混合物を前ステップの分離結果と最適に混合することにより,分離を反復的に適用する簡易かつ効果的な推論手法を提案する。 実験結果から,多段階分離手法は音声強調処理と音源分離処理の双方で一段階推論を一貫して上回っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.187944473839632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Audio source separation aims to separate a mixture into target sources. Previous audio source separation systems usually conduct one-step inference, which does not fully explore the separation ability of models. In this work, we reveal that pretrained one-step audio source separation models can be leveraged for multi-step separation without additional training. We propose a simple yet effective inference method that iteratively applies separation by optimally blending the input mixture with the previous step's separation result. At each step, we determine the optimal blending ratio by maximizing a metric. We prove that our method always yield improvement over one-step inference, provide error bounds based on model smoothness and metric robustness, and provide theoretical analysis connecting our method to denoising along linear interpolation paths between noise and clean distributions, a property we link to denoising diffusion bridge models. Our approach effectively delivers improved separation performance as a "free lunch" from existing models. Our empirical results demonstrate that our multi-step separation approach consistently outperforms one-step inference across both speech enhancement and music source separation tasks, and can achieve scaling performance similar to training a larger model, using more data, or in some cases employing a multi-step training objective. These improvements appear not only on the optimization metric during multi-step inference, but also extend to nearly all non-optimized metrics (with one exception). We also discuss limitations of our approach and directions for future research.
• Abstract（参考訳）: オーディオソースの分離は、ミックスをターゲットソースに分離することを目的としている。 従来の音源分離システムは通常1ステップの推論を行うが、これはモデルの分離能力を十分に調べるものではない。 本研究では,事前学習したワンステップ音源分離モデルを,追加の訓練を伴わずに多段階分離に活用できることを明らかにする。 本稿では,入力混合物を前ステップの分離結果と最適に混合することにより,分離を反復的に適用する簡易かつ効果的な推論手法を提案する。 各ステップで、計量を最大化して最適なブレンディング比を決定する。 提案手法は, 1ステップの推論よりも常に改善され, モデルの滑らかさと計量ロバスト性に基づく誤差境界が得られ, ノイズとクリーンな分布の間の線形補間経路に沿って denoising する理論解析, 拡散ブリッジモデルにリンクする特性を提供する。 このアプローチは、既存のモデルから「フリーランチ」として、改善された分離性能を効果的に提供します。 実験結果から,我々の多段階分離手法は音声強調タスクと音源分離タスクの両方において一段階の推論を一貫して上回り,大規模モデルのトレーニングやデータ利用,場合によっては多段階学習の目的を生かしたスケーリング性能を達成可能であることが示された。 これらの改善は、マルチステップ推論中の最適化基準に留まらず、ほとんどすべての最適化されていない指標(例外は1つ)にまで拡張されている。 また,今後の研究の方向性とアプローチの限界についても論じる。

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