本研究では、オーケストラ音楽ソース分離のための大規模で多様なデータセットSynthSODを開発した。SynthSODは、高品質なサウンドフォントを使用して、様々なダイナミクス、テンポ変化、スタイル、条件を含む現実的な音楽信号を合成している。
音楽ソース分離モデルを、訓練データの誤りに頑健にするための手法を提案する。
