Open-Unmix-音乐源分离的参考实现

摘要

音乐源分离的任务是将音乐分解成其组成部分，例如，为人声，低音和鼓产生分离的茎。这样的分离具有许多应用，从重新排列/重新设置主干（重新混合，重新平移，上混合）到完全提取（卡拉 OK，样本创建，音频恢复）。音乐分离具有悠久的科学活动历史，因为众所周知这是一个非常具有挑战性的问题。近年来，基于深度学习的系统首次产生了高质量的分离，这也引起了越来越多的商业兴趣。但是，到目前为止，尚无可实现最新结果的开源实现。Open-Unmix 通过提供基于深度神经网络的参考实现来弥合这一差距。它有两个主要目的。首先，为加快学术研究速度，Open-Unmix 提供了最流行的深度学习框架的实现，从而为研究人员提供了一种灵活的方法来再现结果。其次，我们为最终用户甚至艺术家提供了经过预训练的模型，以尝试和使用源分离。此外，我们将 OpenUnmix 设计为音乐分离的开放生态系统中的核心组件，我们已经在其中提供了开放数据集，软件实用程序和开放评估，以促进可再现的研究作为未来发展的基础。

背景

音乐分离是困扰研究人员 50 多年的一个问题。部分原因是，从数学上讲，当许多源（乐器）记录在单声道或立体声信号中时，不存在封闭形式的解决方案。为了解决该问题，研究人员利用了有关信号记录和混合方式的更多知识。这些方法中的许多都围绕“经典”信号处理方法。有关更详细的概述，请参阅（Rafii，Liutkus，Stöter，Mimilakis 和Bittner，

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Open-Unmix - A Reference Implementation for Music Source Separation

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