音響特性を効率的に捉えるための改良アーキテクチャを提案し、高解像度ピアノ楽譜化の性能を向上させる。
2段階バンド分割Mamba-2ネットワークを提案し、音楽ソース分離の性能を向上させる。
本手法は、楽器音色を変換しつつ、メロディの構造を保持することができる。
COCOLAは、楽曲のステムの調和性と リズム的一貫性を捉えるための対照学習モデルである。
深層フィルタを用いることで、従来のDeepfilterNetベースのモデルよりも時間微細構造を良好に扱うことができ、SDRとHAAQIの両指標で改善が見られた。
拡散モデルを活用した生成型イコライザーを提案し、歴史的な音楽録音の品質を大幅に向上させることができる。