論文の概要: Iterative Audio Separation with Mixture Consistency via MIMO Model Extension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07226v1
• Date: Mon, 07 Sep 2026 08:40:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.390891
• Title: Iterative Audio Separation with Mixture Consistency via MIMO Model Extension
• Title（参考訳）: MIMOモデル拡張による混合一致による反復的音声分離
• Abstract要約: 本稿では,混合整合性を伴う安定かつ効果的な反復的音声分離のための一般的な枠組みを提案する。 ソース分離モデルをマルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)構成に拡張することにより,アーキテクチャ上の利点を損なうことなく反復予測を導入する。 実験結果から,提案手法を最先端分離モデルに適用した場合,大幅な性能向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.695924254558093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a general framework for stable and effective iterative audio separation with mixture consistency by extending source separation models to a multi-input multi-output (MIMO) configuration. In the field of audio separation, mixture consistency is an essential property for many applications that require accurate phase and timbral information of target sources. While iterative approaches such as diffusion models achieve perceptually superior results in speech enhancement or user-guided target source separation tasks, most existing methods focus on single-step separation with a single-input single-output (SISO) or single-input multi-output (SIMO) configuration through architectural improvements, since mixture-consistent audio separation is generally regarded as a regression problem that admits a unique solution. By extending these architectures to a MIMO configuration, we introduce iterative prediction without compromising the architectural advantages or the characteristics of mixture consistency. We conduct a comprehensive ablation study of combining the framework with discriminators and extending it to a generative model. Experimental results demonstrate significant performance improvements when applying the proposed framework to state-of-the-art separation models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ソース分離モデルをMIMO(Multi-Input Multi-output)構成に拡張することにより、混合一貫性を伴う安定かつ効果的な反復音声分離のための一般的なフレームワークを提案する。 音声分離の分野では、混合整合性は、ターゲットソースの正確な位相情報と音節情報を必要とする多くのアプリケーションにとって欠かせない性質である。 拡散モデルのような反復的アプローチは、音声強調やユーザガイドによるターゲット音源分離タスクにおいて、知覚的に優れた結果をもたらすが、既存の手法の多くは、単一入力単一出力(SISO)または単一入力多出力(SIMO)構成による単一ステップ分離に焦点を当てている。 これらのアーキテクチャをMIMO構成に拡張することにより、アーキテクチャ上の利点や混合一貫性の特性を損なうことなく反復予測を導入する。 我々は、このフレームワークを差別者と組み合わせ、それを生成モデルに拡張する包括的アブレーション研究を行う。 実験結果から,提案手法を最先端分離モデルに適用した場合,大幅な性能向上が得られた。

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