audio source separation Paper 2020. 4. 1. [논문_Audio] META-LEARNING EXTRACTORS FOR MUSIC SOURCE SEPARATION(Samuel et al. 2020) 2020년 2월에 발표된 따끈따끈한 논문입니다. Music style transform 프로젝트 중 한 task인 audio source separation을 위해 공부한 논문 중 하나입니다. 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2002.07016v1.pdf Introduction 세상의 많은 악기와 소리는 고유의 timbral qualities(음색)를 가지고 있다. 소프라노 가수와 트럼펫은 다른 카테고리로 분류되지만 비슷한 frequency를 가진다. 모델이 이러한 관계에 대해 인지한다면 각 악기의 특성을 반영한 seperation을 할 수 있을 것이다. 이 논문의 아이디어는 Meta-learning과 AutoML으로 부터 나왔다. 목표는 특정 악기의 뉘앙스를 반영하는 해당 악기에 .. Paper 2020. 3. 30. [논문] Wave U-Net : A Multi-Scale Neural Network for End-to-End Audio Source Separation(Daniel et al. 2018) https://arxiv.org/pdf/1806.03185v1.pdf 2018년에 발표된 wave U-Net 논문을 공부하고 간단히 정리한 글입니다. 진행 중인 프로젝트에 Audio Source Separation이 필요하여 읽게 되었습니다. Audio Source Separation은 여러 sound가 혼합된 audio에서 vocal, drum, bass, others를 분리해 내는 task입니다. U-Net Wave U-Net을 알아보기 전에 기반이 되는 architecture인 U-Net에 대해 간단히 알아보자. U- Net은 의학 분야에서 Image segmentation을 목적으로 만들어진 End-to-End 형식의 Conv 기반 모델이다. 다음과 같은 U 모양의 architecture 형태로 .. 이전 1 다음
