基于 Jukebox 的迁移学习用于音乐源分离
音频与语音处理
2022-09-22 v3 机器学习
声音
摘要
在这项工作中，我们展示了如何将公开可用的预训练 Jukebox 模型适配于从单混合音频通道进行音频源分离的问题。我们采用迁移学习的神经网络架构训练迅速，结果表明其性能可与需要更多计算资源、训练数据和时间的其他最先进方法相媲美。我们提供了该架构的开源代码实现（https://github.com/wzaielamri/unmix）。
引用
@article{arxiv.2111.14200,
title = {Transfer Learning with Jukebox for Music Source Separation},
author = {W. Zai El Amri and O. Tautz and H. Ritter and A. Melnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.14200},
year = {2022}
}
备注
Conference paper (AIAI 2022), 4 pages, 2 figures, 2 tables