Distribution Preserving Source Separation With Time Frequency Predictive Models

要約

最先端の方法の知覚的な欠点に対処することを目的とした、分布を維持するソース分離方法の例を提供します。
私たちのアプローチは、信号源の無条件の生成モデルを使用します。
再構成は、ミックスの実現を条件とする分布からのミックス一貫性のあるサンプリングによって実現されます。
分離された信号は、それぞれのソース分布に従います。これは、分離結果がリスニング テストで評価される場合に利点を提供します。

要約(オリジナル)

We provide an example of a distribution preserving source separation method, which aims at addressing perceptual shortcomings of state-of-the-art methods. Our approach uses unconditioned generative models of signal sources. Reconstruction is achieved by means of mix-consistent sampling from a distribution conditioned on a realization of a mix. The separated signals follow their respective source distributions, which provides an advantage when separation results are evaluated in a listening test.

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