이 논문은 2023년 음원 분리 챌린지의 음악 분리 트랙을 요약한다. 챌린지의 구조와 목표를 설명하고, 특히 강건한 음악 소스 분리(robust music source separation, 이하 robust MSS)에 초점을 맞춘다. 저자들은 데이터 품질 오류가 모델 성능에 미치는 영향을 실험을 통해 확인했으며, 이를 해결하기 위해 두 가지 유형의 데이터 오류(레이블 노이즈, 블리딩)를 시뮬레이션한 새로운 데이터셋을 제공했다. 또한 이러한 오류에 강건한 baseline 모델을 제안했다. 이어서 표준 음악 분리 과제에 대한 결과와 상위 팀의 접근 방식을 소개한다. 마지막으로 챌린지 운영상의 기술적 과제에 대해 논의한다.
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