論文の概要: A Conditioned UNet for Music Source Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15532v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 15:35:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:27.04466
• Title: A Conditioned UNet for Music Source Separation
• Title（参考訳）: 音源分離のための条件付きUNet
• Authors: Ken O'Hanlon, Basil Woods, Lin Wang, Mark Sandler,
• Abstract要約: 条件付きMSSネットワークは、その幹が抽出される信号と並行して、興味ある幹に関連する音声クエリを受信する。 Sparse Compressed Network for MSSにネットワーク条件要素を統合する新しいMSS用条件付きUNetであるQSCNetを提案する。 QSCNetは2つのMSSタスクで1dB以上のSNRを上回り、パラメータの半数以下を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.35238113738388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we propose a conditioned UNet for Music Source Separation (MSS). MSS is generally performed by multi-output neural networks, typically UNets, with each output representing a particular stem from a predefined instrument vocabulary. In contrast, conditioned MSS networks accept an audio query related to a stem of interest alongside the signal from which that stem is to be extracted. Thus, a strict vocabulary is not required and this enables more realistic tasks in MSS. The potential of conditioned approaches for such tasks has been somewhat hidden due to a lack of suitable data, an issue recently addressed with the MoisesDb dataset. A recent method, Banquet, employs this dataset with promising results seen on larger vocabularies. Banquet uses Bandsplit RNN rather than a UNet and the authors state that UNets should not be suitable for conditioned MSS. We counter this argument and propose QSCNet, a novel conditioned UNet for MSS that integrates network conditioning elements in the Sparse Compressed Network for MSS. We find QSCNet to outperform Banquet by over 1dB SNR on a couple of MSS tasks, while using less than half the number of parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音楽音源分離のための条件付きUNetを提案する。 MSSは通常、マルチ出力ニューラルネットワーク(通常UNets)によって実行され、各出力は事前に定義された機器語彙から特定の幹を表す。 対照的に、条件付きMSSネットワークは、そのステムを抽出する信号と並行して、関心の茎に関連する音声クエリを受信する。 したがって、厳格な語彙は不要であり、MSSのより現実的なタスクを可能にする。 このようなタスクに対する条件付きアプローチの可能性は、MoisesDbデータセットで最近解決された問題である、適切なデータがないために、ある程度隠されている。 最近の手法であるBanquetでは、このデータセットを使用して、より大きな語彙で見られる有望な結果を示している。 BanquetはUNetではなくBandsplit RNNを使用している。 この議論に反論し、Sparse Compressed Network for MSSにネットワーク条件要素を統合する新しい条件付きMSS用UNetであるQSCNetを提案する。 QSCNetは2つのMSSタスクで1dB以上のSNRを上回り、パラメータの半数以下を使用する。

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