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Séparation de voix chantée à l’aide de réseaux convolutionnels profonds U-Net
Séparation de voix chantée à l’aide de réseaux convolutionnels profonds U-Net
Tillman Weyde Aparna Kumar Rachel Bittner Nicola Montecchio Eric Humphrey Andreas Jansson
Résumé
La décomposition d’un signal audio musical en ses composantes vocales et instrumentales s’inscrit dans une analogie avec la translation image à image, où un spectrogramme mixte est transformé en ses sources constitutives. Nous proposons une nouvelle application de l’architecture U-Net — initialement conçue pour l’imagerie médicale — à la séparation de sources, en raison de sa capacité avérée à restituer les détails fins et de bas niveau nécessaires à une restitution audio de haute qualité. À travers des évaluations quantitatives et une évaluation subjective, les expériences démontrent que l’algorithme proposé atteint des performances de pointe.