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MUSDB18-HQ
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流匹配在生成式音乐源分离方面展现出潜力
研究人员探索了流匹配（一种生成模型技术）在音乐源分离中的应用。他们的工作命名为 FLOMSS，系统地研究了该方法的各个方面，包括预测目标、建模策略和一致性约束。虽然流匹配模型在改善基于频谱和嵌入的相似性方面显示出潜力，但与判别式方法相比，它们可能会牺牲一些客观的信噪比。然而，FLOMSS-M 在听力测试中展示了具有竞争力的主观质量，在生成模型中排名靠前。
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动态频带分割通过调整频率边界来改进音频源分离
研究人员开发了动态频带分割（DBS），一种新颖的音频源分离框架，可为每个音频混合物自适应地划分频谱。与使用固定边界的静态方法不同，DBS在固定预算下预测条件化的边界以优化标记使用。这种方法在包括BSRNN和TIGER在内的各种数据集和模型架构中都显示出分离质量的显著提高。
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kandinskylab发布KVAE-Audio，一款高保真音频自编码器
kandinskylab发布了KVAE-Audio，一款新的连续全频带音频自编码器。该模型能有效地将原始音频波形压缩成紧凑的潜在表示，并以高保真度重建语音、音乐和通用声音。它被设计用作生成模型的潜在空间，内部测试表明，当KVAE-Audio集成到流程中时，文本到音频生成质量有所提高。