Sound Demixing Challenge 2023 Music Demixing Track Technical Report: TFC-TDF-UNet v3

要約

このレポートでは、サウンド デミキシング チャレンジ 2023 の音楽デミキシング トラックの受賞歴のあるソリューションを紹介します。まず、最先端の音楽ソース分離モデルである時間効率の高い TFC-TDF-UNet v3 を提案します。
MUSDB ベンチマークの結果。
次に、ノイズに強いトレーニングのための損失マスキング アプローチなど、各リーダーボードのソリューションに関する詳細を説明します。
モデルのトレーニングと最終提出を再現するためのコードは、github.com/kuielab/sdx23 で入手できます。

要約(オリジナル)

In this report, we present our award-winning solutions for the Music Demixing Track of Sound Demixing Challenge 2023. First, we propose TFC-TDF-UNet v3, a time-efficient music source separation model that achieves state-of-the-art results on the MUSDB benchmark. We then give full details regarding our solutions for each Leaderboard, including a loss masking approach for noise-robust training. Code for reproducing model training and final submissions is available at github.com/kuielab/sdx23.

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