論文の概要: TISDiSS: A Training-Time and Inference-Time Scalable Framework for Discriminative Source Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15666v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 06:42:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.033587
• Title: TISDiSS: A Training-Time and Inference-Time Scalable Framework for Discriminative Source Separation
• Title（参考訳）: TISDiSS: 差別的ソース分離のためのトレーニング時間と推論時間のスケーラブルなフレームワーク
• Authors: Yongsheng Feng, Yuetonghui Xu, Jiehui Luo, Hongjia Liu, Xiaobing Li, Feng Yu, Wei Li,
• Abstract要約: 我々は、TISDiSS(Training-Time and Inference-Time Scalable Discriminative Source separation)を提案する。 TISDiSSは、早期分割型マルチロス監視、共有パラメータ設計、動的推論繰り返しを統合している。 標準音声分離ベンチマークの実験は、パラメータ数を削減した最先端性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.238310342477333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Source separation is a fundamental task in speech, music, and audio processing, and it also provides cleaner and larger data for training generative models. However, improving separation performance in practice often depends on increasingly large networks, inflating training and deployment costs. Motivated by recent advances in inference-time scaling for generative modeling, we propose Training-Time and Inference-Time Scalable Discriminative Source Separation (TISDiSS), a unified framework that integrates early-split multi-loss supervision, shared-parameter design, and dynamic inference repetitions. TISDiSS enables flexible speed-performance trade-offs by adjusting inference depth without retraining additional models. We further provide systematic analyses of architectural and training choices and show that training with more inference repetitions improves shallow-inference performance, benefiting low-latency applications. Experiments on standard speech separation benchmarks demonstrate state-of-the-art performance with a reduced parameter count, establishing TISDiSS as a scalable and practical framework for adaptive source separation.
• Abstract（参考訳）: ソース分離は音声、音楽、音声処理の基本的なタスクであり、生成モデルをトレーニングするためのよりクリーンで大きなデータも提供する。 しかし、実際の分離性能を改善するには、トレーニングとデプロイメントのコストを膨らませて、ますます大きなネットワークに依存することが多い。 生成モデルのための推論時間スケーリングの最近の進歩により、我々は、早期分割型マルチロス監視、共有パラメータ設計、動的推論繰り返しを統合する統合フレームワークTISDiSS(Training-Time and Inference-Time Scalable Discriminative Source separation)を提案する。 TISDiSSは、追加モデルを再訓練することなく推論深度を調整することで、柔軟なスピードパフォーマンストレードオフを可能にする。 さらに、アーキテクチャとトレーニングの選択を体系的に分析し、より推論を繰り返したトレーニングが浅瀬推論性能を改善し、低レイテンシアプリケーションに利益をもたらすことを示す。 標準音声分離ベンチマークの実験では、パラメータカウントを減らした最先端性能を示し、TISDiSSを適応的音源分離のためのスケーラブルで実用的なフレームワークとして確立した。

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