論文の概要: Spot, Separate, and Enhance: Fully Generative Approach for Audio Mixing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.29169v1
- Date: Thu, 24 Sep 2026 07:42:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.776232
- Title: Spot, Separate, and Enhance: Fully Generative Approach for Audio Mixing
- Title（参考訳）: Spot, Separate, Enhance: オーディオミキシングのための完全生成的アプローチ
- Abstract要約: Spot, Separate, and Enhance (SSE) は、オーディオリミックスとエンハンスメントのためのマルチモーダルなユーザガイド生成モデルである。
SSEは、オーディオを再バランスさせ、不要なオーディオソースを除去し、ビデオとテキストの両方でガイドされる残響を減らすことで、ビデオコンテンツを強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.653396016740488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce Spot, Separate, and Enhance (SSE), the first multimodal, user-guided generative model for audio remixing and enhancement. SSE enhances video content by rebalancing the audio, removing unwanted audio sources, and reducing reverberation, guided by both video and textual descriptions. To support its training and evaluation, we propose DegradedMix, a new dataset built on the audio remixing benchmark MuddyMix. We also adopt evaluation metrics from generative modeling, which better capture the creative nature of remixing than standard reconstruction-based metrics. SSE outperforms existing baselines in both controllability and remixing quality, as shown by extensive experiments. Project page: https://sse-ai.notion.site
- Abstract（参考訳）: 本稿では,音声リミックス・エンハンスメントのためのマルチモーダル・ユーザ誘導生成モデルであるSpot,Separate, and Enhance(SSE)を紹介する。
SSEは、オーディオを再バランスさせ、不要なオーディオソースを除去し、ビデオとテキストの両方でガイドされる残響を減らすことで、ビデオコンテンツを強化する。
トレーニングと評価をサポートするために、オーディオリミックスベンチマークMuddyMix上に構築された新しいデータセットであるDegradedMixを提案する。
生成モデルからの評価指標も採用しています。
SSEは、広範囲な実験で示されているように、コントロール可能性とリミックス品質の両方において、既存のベースラインを上回っている。
プロジェクトページ: https://sse-ai.notion.site
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