基于GuitarDuets的古典吉他二重奏分离
音频与语音处理
2025-07-03 v1
摘要
近期的音频源分离(MSS)研究聚焦于多音色情形，现有体系结构针对分离不同乐器进行优化，忽略了分离具有相似音色特征的乐器这一挑战。为此目的，我们关注单音色 MSS，具体而言是古典吉他二重奏。为此，我们引入GuitarDuets数据集，包含约三小时的真实与合成古典吉他二重奏录音，以及合成二重奏的音符级注释。我们对该数据集进行了广泛的跨数据集评估，通过调整 Demucs——一种最先进的 MSS 体系结构——实现单音色源分离。此外，我们开发了一个联合置换不变转录与分离框架，以利用音符事件预测作为辅助信息。我们的结果表明，使用 GuitarDuets 的真实与合成子集可在独立记录的测试集上实现优于仅使用单个子集的改进分离性能。我们还发现，尽管存在真实音符标签对分离网络性能帮助显著，但预测的音符估计仅导致轻微的改进。最后，我们讨论了在单音色 MSS 背景下常用指标（如 SDR 和 SI-SDR）的行为。
关键词
引用
@article{arxiv.2507.01172,
title = {Classical Guitar Duet Separation using GuitarDuets -- a Dataset of Real and Synthesized Guitar Recordings},
author = {Marios Glytsos and Christos Garoufis and Athanasia Zlatintsi and Petros Maragos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.01172},
year = {2025}
}
备注
In Proceedings of the 25th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2024), San Francisco, USA, November 2024. The dataset is available at: https://zenodo.org/records/12802440