Abstract-Identifikation och utvinning av sångröst inifrån musikaliska blandningar är en viktig utmaning i källseparation och maskin provspelning. Nyligen har djupa neurala nätverk (DNN) använts för att uppskatta "ideal" binära masker för noggrant kontrollerade cocktailparty talseparation problem. Det är dock ännu inte känt om dessa metoder kan generaliseras till diskriminering av röst och icke-röst i samband med musikaliska blandningar. Här tränade vi en konvolutionell DNN (av cirka en miljard parametrar) för att ge probabilistiska uppskattningar av den idealiska binärmasken för separation av sångljud från verkliga musikaliska blandningar. Vi jämför våra DNN-resultat med mer traditionella linjära metoder. Vårt tillvägagångssätt kan vara användbart för automatisk borttagning av ljud från musikaliska blandningar för "karaoke" typ applikationer.
Simpson och Al. REF föreslog en konvolutionell DNN för att förutsäga en probabilistisk binär mask för sångröstseparation.
Deep Karaoke: Extracting Vocals from Musical Mixtures Using a Convolutional Deep Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}