AAAIDec, 2020

用于计算机听觉的源分离和深度可分离卷积

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TL;DR提出一种将源分离和最先进的表示学习技术相结合的特征表示方法来优化计算机听觉（即机器听力），在一组挑战性的电子舞曲（EDM）数据集上训练深度可分离卷积神经网络，将其性能与操作源分离和标准光谱图的卷积神经网络进行比较，表明在有限数据环境下，源分离提高了分类性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于音频查询的音乐源分离

    这篇论文提出了一种基于音频查询的音乐源分离方法，可以通过查询信号明确地编码源信息，以及在无查询条件下生成通过潜空间插值连续输出的分离掩模。

    Aug, 2019

  • 可微分参数源模型的无监督音乐源分离

    本文提出了一种无监督的基于模型的深度学习方法，用于音频源分离，该方法通过参数化源过滤器模型对每个源进行建模，并使用神经网络以基本频率估计源模型的参数来重构观察到的混合音频信号，实验证明该方法具有较高的数据效率和好的分离效果。

    Jan, 2022

  • 用于音频源分离的多尺度多频带 DenseNets

    采用 DenseNet 架构的音频源分离方法在 SiSEC 2016 竞赛中表现优异，具有更好的信号失真比和更少的参数、更短的训练时间。

    Jun, 2017

  • 应用于歌声分离的对抗半监督音频源分离技术

    本文介绍了一种新的音乐源分离算法，使用对抗训练让分离器的输出更加真实，并取得了对于歌声分离的较好效果。

    Oct, 2017

  • Demucs: 深度源音频分离器及其在额外未标注数据中的应用

    本文使用深度学习等方法对音乐进行源分离研究，提出了一种卷积和循环的模型，同时提出了一种新的方法来利用无标签的音乐数据，这些方法比现有的方法表现更好。

    Sep, 2019

  • 波形域音乐源分离

    本文比较了两种不同的音乐源分离模型：Conv-Tasnet 和 Demucs。实验结果表明，Demucs 模型通过采用恰当的数据增广技术，在音乐分离任务上优于 Conv-Tasnet 模型，同时其语音自然度表现也更佳。

    Nov, 2019

  • 多分辨率卷积自编码器实现的原始多通道音频源分离

    本研究提出了一种基于多通道，多分辨率卷积自编码神经网络，通过对原始时域信号进行处理以确定适用于从立体声音乐中分离歌唱声的多分辨率特征，实验结果表明该方法可以实现多通道音频源分离，无需任何手工制作的特征或任何预处理或后处理。

    Mar, 2018

  • 基于卷积深度神经网络的深度卡拉 OK：从音乐混音中提取人声

    通过训练一个拥有十亿参数的卷积深度神经网络来从真实世界的音乐混合物中提供声音分离的理想二值掩蔽的概率估计，以对抗更传统的线性方法，该方法可以用于自动消除卡拉 OK 类型应用程序中的歌唱声。

    Apr, 2015

  • 自监督音视频共分割

    本文介绍了一种利用神经网络结合自我监督从自然视频学习进行视觉目标分割和音源分离的模型，通过学习来自然视频实现对于神经网络中不同分区域分配不同概念的语义类别，从而实现了音视频训练后的独立声音源分离和图像分割。与基准测试相比，实验证明这种去耦合模型在语义分割和声音源分离任务上表现优异。

    Apr, 2019

  • 使用声音分类改进通用声音分离

    本文研究基于深度学习、语义嵌入和分类网络应用于通用声源分离，并成功建立了新的最先进的模型，从而提高了声源分离的性能。

    Nov, 2019