SingVERSE：面向歌声增强的多样化真实世界基准
声音
2025-09-26 v1 音频与语音处理
摘要
本文提出了一个歌声增强基准。歌声增强的开发受限于缺乏真实的评估数据。为填补这一空白，本文介绍了 SingVERSE，首个面向歌声增强的真实世界基准，涵盖多样化的声学场景并提供配套的、母带级干净参考。利用 SingVERSE，我们对当前的先进模型进行了全面评估，发现感知质量与可理解性之间存在持续的权衡。最后，我们表明，在领域内进行歌声数据训练可显著提升增强性能且不损害语音能力，为该领域的未来进步指明了一条简单而有效的道路。本工作为该领域提供了基础基准及若干关键见解，以指导未来研究。演示页面：https://singverse.github.io
引用
@article{arxiv.2509.20969,
title = {SingVERSE: A Diverse, Real-World Benchmark for Singing Voice Enhancement},
author = {Shaohan Jiang and Junan Zhang and Yunjia Zhang and Jing Yang and Fan Fan and Zhizheng Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.20969},
year = {2025}
}
备注
Demopage: https://singverse.github.io, Dataset: https://huggingface.co/datasets/amphion/SingVERSE