MSRBench：音乐源恢复基准数据集
声音
2025-10-14 v1
摘要
音乐源恢复（MSR）将源分离扩展到现实场景，其中信号经过生产处理（均衡器、压缩、混响）和真实退化，以恢复原始未处理的源。现有基准无法衡量恢复保真度：合成数据集使用未处理的 stems 但不真实的混合信号，而真实生产数据集仅提供已处理的 stems，却无干净参考。我们提出MSRBench，首个专为MSR评估设计的基准。MSRBench包含跨八种乐器类别的原始 stem-混合对，其中混合由专业混音工程师制作。这些原始-处理后的数据对使我们能够直接评估分离精度和恢复保真度。除受控录音棚条件外，混合信号还被增强为包含模拟伪影、声学环境和有损编码等十二类真实退化。基线实验使用U-Net和BSRNN分别实现-37.8 dB和-23.4 dB的SI-SNR，感知质量（FAD CLAP）约为0.7-0.8，表明仍有显著提升空间，需发展针对恢复的特定架构。
引用
@article{arxiv.2510.10995,
title = {MSRBench: A Benchmarking Dataset for Music Source Restoration},
author = {Yongyi Zang and Jiarui Hai and Wanying Ge and Qiuqiang Kong and Zheqi Dai and Helin Wang and Yuki Mitsufuji and Mark D. Plumbley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10995},
year = {2025}
}