2021音乐分离挑战赛
音频与语音处理
2022-05-24 v3 声音
摘要
音乐源分离在过去十年中被深入研究，并且随着深度学习的出现可以观察到巨大的进展。MIREX 或 SiSEC 等评测活动连接了最先进的模型与相应论文，可帮助研究者将最佳实践整合进其模型。近年来，广泛使用的 MUSDB18 数据集在衡量音乐源分离性能方面发挥了重要作用。尽管该数据集对该领域的进步作出了相当贡献，但其也因聚焦于西方流行音乐且参与的混音工程师数量有限而存在若干偏置。为解决这些问题，我们基于众包机器学习竞赛平台设计了音乐分离（MDX）挑战赛，其任务是将立体声歌曲分离为四种乐器音轨（人声、鼓、贝斯、其他）。与过去挑战赛的主要区别在于：1）竞赛设计得更便于其他学科机器学习从业者参与；2）评估在由专门致力于该挑战赛的音乐专业人士创建的隐藏测试集上进行，以保证挑战赛的透明性，即除挑战赛组织者外任何人都无法访问该测试集；3）数据集提供了更广泛的音乐流派并涉及更多数量的混音工程师。本文中，我们提供了数据集、基线、评估指标、评估结果及面向未来竞赛的技术挑战的详细信息。
引用
@article{arxiv.2108.13559,
title = {Music Demixing Challenge 2021},
author = {Yuki Mitsufuji and Giorgio Fabbro and Stefan Uhlich and Fabian-Robert Stöter and Alexandre Défossez and Minseok Kim and Woosung Choi and Chin-Yun Yu and Kin-Wai Cheuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13559},
year = {2022}
}