3 个月前

基于Jukebox的迁移学习在音乐源分离中的应用

基于Jukebox的迁移学习在音乐源分离中的应用

摘要

在本项工作中,我们展示了如何将一个公开可用的预训练Jukebox模型应用于单通道混合音频中的音频源分离问题。我们提出的神经网络架构采用迁移学习策略,训练过程快速高效,其性能表现与其它需要大量计算资源、训练数据及训练时间的前沿方法相当。我们已将该架构的开源代码实现发布(https://github.com/wzaielamri/unmix),以供学术界和工业界参考与使用。

代码仓库

wzaielamri/unmix
官方
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
music-source-separation-on-musdb18-hqUnmix
SDR (avg): 4.188
SDR (bass): 4.073
SDR (drums): 4.925
SDR (others): 2.695
SDR (vocals): 5.06

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