MoisesDB：一个超越四 stems 的源分离数据集
声音
2023-08-01 v1 人工智能
音频与语音处理
摘要
在本文中，我们介绍了用于音乐源分离的 MoisesDB 数据集。它包含来自 45 位艺术家的 240 首曲目，涵盖十二种音乐流派。对于每首歌曲，我们提供其独立的音频源，组织为两层层级结构的 stems 分类体系。这将有助于构建和评估细粒度的源分离系统，超越因数据缺乏而使用四个 stems（鼓、贝斯、其他和人声）的限制。为促进该数据集的使用，我们发布了一个易于使用的 Python 库来下载、处理和使用 MoisesDB。连同对数据集内容的详尽文档与分析，本工作提供了开源分离模型在不同分离粒度（四、五和六个 stems）下的基线结果，并讨论了它们的表现。
引用
@article{arxiv.2307.15913,
title = {Moisesdb: A dataset for source separation beyond 4-stems},
author = {Igor Pereira and Felipe Araújo and Filip Korzeniowski and Richard Vogl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.15913},
year = {2023}
}