論文の概要: Generating Separated Singing Vocals Using a Diffusion Model Conditioned on Music Mixtures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21342v1
- Date: Wed, 26 Nov 2025 12:49:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-27 18:37:59.095955
- Title: Generating Separated Singing Vocals Using a Diffusion Model Conditioned on Music Mixtures
- Title（参考訳）: 混合音に基づく拡散モデルを用いた分離歌唱音声の生成
- Authors: Genís Plaja-Roglans, Yun-Ning Hung, Xavier Serra, Igor Pereira,
- Abstract要約: 本研究では,拡散モデルを用いて,実際の録音から歌声を分離する方法について検討する。
本稿では,ユーザ設定可能なパラメータの影響を強調したサンプリングアルゴリズムについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.393086516044866
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Separating the individual elements in a musical mixture is an essential process for music analysis and practice. While this is generally addressed using neural networks optimized to mask or transform the time-frequency representation of a mixture to extract the target sources, the flexibility and generalization capabilities of generative diffusion models are giving rise to a novel class of solutions for this complicated task. In this work, we explore singing voice separation from real music recordings using a diffusion model which is trained to generate the solo vocals conditioned on the corresponding mixture. Our approach improves upon prior generative systems and achieves competitive objective scores against non-generative baselines when trained with supplementary data. The iterative nature of diffusion sampling enables the user to control the quality-efficiency trade-off, and also refine the output when needed. We present an ablation study of the sampling algorithm, highlighting the effects of the user-configurable parameters.
- Abstract（参考訳）: 音楽の混合において個々の要素を分離することは、音楽の分析と実践に欠かせない過程である。
これは一般的に、ターゲットソースを抽出するために混合物の時間周波数表現をマスクまたは変換するために最適化されたニューラルネットワークを用いて対処されるが、生成拡散モデルの柔軟性と一般化能力は、この複雑なタスクのための新しいクラスのソリューションを生み出している。
そこで,本研究では,実際の録音から歌声を分離する手法について検討する。
提案手法は, 先行生成システムを改善し, 補足データを用いた学習において, 非生成ベースラインに対する競合目標スコアを得る。
拡散サンプリングの反復特性により、ユーザは、品質効率のトレードオフを制御でき、必要に応じて出力を洗練できる。
本稿では, サンプリングアルゴリズムのアブレーション研究を行い, ユーザ設定可能なパラメータの影響を強調した。
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