Facebook Research最近發(fā)布了Demucs，這是一種用于音樂(lè)源分離的新型深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。根據(jù)人類(lèi)對(duì)分離后聲音總體質(zhì)量的評(píng)估，Demucs的性能優(yōu)于先前報(bào)道的結(jié)果。

音樂(lè)源分離是經(jīng)過(guò)大量研究的一種應(yīng)用，稱(chēng)為盲源分離。該過(guò)程包括在不借助元信息的情況下從一組混合信號(hào)中分離出一組源信號(hào)。對(duì)于音樂(lè)，各個(gè)組成部分可能包括人聲或其他樂(lè)器軌道。當(dāng)空中交通管制員開(kāi)始在單個(gè)揚(yáng)聲器上聽(tīng)到多個(gè)飛行員的混合聲音時(shí)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，源分離領(lǐng)域首先受到了廣泛關(guān)注。這導(dǎo)致英國(guó)科學(xué)家科林·切里（Colin Cherry）在1953年將這種效應(yīng)稱(chēng)為“雞尾酒會(huì)問(wèn)題”。

在源分離領(lǐng)域的現(xiàn)有研究的推動(dòng)下，研究科學(xué)家于2000年代初開(kāi)始使用AI分離音樂(lè)中的聲音。如今，短時(shí)傅立葉變換產(chǎn)生的頻譜圖（STFT）是最新音樂(lè)源分離的核心。這些系統(tǒng)在每個(gè)幀和每個(gè)源的幅度譜上產(chǎn)生一個(gè)掩碼，并且通過(guò)在掩碼頻譜圖上運(yùn)行逆STFT的同時(shí)重新使用輸入混合相位，來(lái)生成輸出音頻。

建立在頻譜圖分析基礎(chǔ)上的系統(tǒng)在諸如中音鋼琴或連奏小提琴之類(lèi)的樂(lè)器的源分離方面表現(xiàn)出色，因?yàn)樗鼈兛梢援a(chǎn)生一致的頻率和振鈴。但是，這些系統(tǒng)很難隔離敲擊聲音，因?yàn)榍脫魳?lè)器所產(chǎn)生的殘留噪聲會(huì)產(chǎn)生更寬的頻率范圍，并且當(dāng)與多個(gè)樂(lè)器的重疊相結(jié)合時(shí)，信息就會(huì)丟失，并且掩蓋操作將使信息不再可逆。

Demucs是一種深度學(xué)習(xí)模型，可直接對(duì)原始輸入波形進(jìn)行操作并為每個(gè)源生成一個(gè)波形。U-net體系結(jié)構(gòu)使用卷積編碼器和解碼器，該解碼器和解碼器基于跨步卷積較大的步幅。波形模型的工作方式與常見(jiàn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型相似，因?yàn)樗鼈兌际褂?a href="http://www.socialnewsupdate.com/tags/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/" target="_blank">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在推斷更高級(jí)別的模式之前先檢測(cè)基本模式。

基于頻譜圖的模型優(yōu)于Wave-U-Net，后者是Demucs之前最先進(jìn)的基于波形的模型。Demucs建立在Wave-U-Net體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，具有可調(diào)整的超參數(shù)和較長(zhǎng)的短期內(nèi)存，允許網(wǎng)絡(luò)處理整個(gè)數(shù)據(jù)序列，而不是單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

這些改進(jìn)幫助系統(tǒng)解決了一個(gè)聲音超過(guò)另一個(gè)聲音的問(wèn)題，因?yàn)榻獯a器足夠聰明，可以填充柔和的音符。

人類(lèi)在MusDB數(shù)據(jù)集上評(píng)估Demucs，并將其與其他最新的源分離系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行比較。