論文の概要: IS${}^3$ : Generic Impulsive--Stationary Sound Separation in Acoustic Scenes using Deep Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02622v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 08:55:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.265539
• Title: IS${}^3$ : Generic Impulsive--Stationary Sound Separation in Acoustic Scenes using Deep Filtering
• Title（参考訳）: IS${}^3$ : 直接インパルス--ディープフィルタを用いた音響シーンの定音分離
• Authors: Berger Clémentine, Stamadiatis Paraskevas, Badeau Roland, Essid Slim,
• Abstract要約: IS$3$はインパルス音分離のために設計されたニューラルネットワークである。 比較的軽量なニューラルアーキテクチャ上に構築された学習ベースのアプローチが、この未適応なタスクに成功していることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We are interested in audio systems capable of performing a differentiated processing of stationary backgrounds and isolated acoustic events within an acoustic scene, whether for applying specific processing methods to each part or for focusing solely on one while ignoring the other. Such systems have applications in real-world scenarios, including robust adaptive audio rendering systems (e.g., EQ or compression), plosive attenuation in voice mixing, noise suppression or reduction, robust acoustic event classification or even bioacoustics. To this end, we introduce IS${}^3$, a neural network designed for Impulsive--Stationary Sound Separation, that isolates impulsive acoustic events from the stationary background using a deep filtering approach, that can act as a pre-processing stage for the above-mentioned tasks. To ensure optimal training, we propose a sophisticated data generation pipeline that curates and adapts existing datasets for this task. We demonstrate that a learning-based approach, build on a relatively lightweight neural architecture and trained with well-designed and varied data, is successful in this previously unaddressed task, outperforming the Harmonic--Percussive Sound Separation masking method, adapted from music signal processing research, and wavelet filtering on objective separation metrics.
• Abstract（参考訳）: 我々は,各部分に特定の処理方法を適用するか,一方を無視しながらのみ焦点を合わせるかにかかわらず,音場内の静止背景や孤立した音響イベントを区別した処理を行うことのできるオーディオシステムに興味を持っている。 このようなシステムは、ロバストな適応型オーディオレンダリングシステム(例えば、EQや圧縮)、音声混合における爆発的減衰、雑音の抑制または低減、ロバストな音響イベント分類、バイオ音響など、現実世界のシナリオに応用されている。 この目的のために,Impulsive-Stationary Sound separationのために設計されたニューラルネットワークであるIS${}^3$を導入する。 最適なトレーニングを確保するため,既存のデータセットをキュレートし適応する高度なデータ生成パイプラインを提案する。 比較的軽量なニューラルアーキテクチャ上に構築され、よく設計され多様なデータで訓練された学習ベースのアプローチは、ハーモニック・パーカッシブ・サウンド分離マスキング法より優れており、信号処理研究から適応し、客観的な分離基準に基づいてウェーブレットフィルタリングを行う。

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