Machine learningSource separation and demixing
ボーカル分離
ボーカル分離とは、混合された音楽録音から歌声を分離し、伴奏楽器を残すタスクです。Hanら（2012）によって正式に導入され、音楽編集、リミックス、カラオケ生成、音楽分析において不可欠です。現代の深層学習アプローチ（Défossezら、2021）は目覚ましい品質を達成しており、音楽制作やストリーミングサービスにおける実用的なアプリケーションを可能にしています。ボーカル分離は、最も知覚的に顕著な音源を分離することを目的とする音源分離の特殊なケースです。
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出典
- Han, Y., Qin, Z., & Kang, Z. (2012). Singing voice separation using spectral floor filtered spectrograms. In Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval Conference. link ↗
- Huang, P. S., Kim, M., Hasegawa-Johnson, M., & Smaragdis, P. (2015). Joint optimization of masks and deep recurrent neural networks for monaural source separation. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 23(12), 2136-2147. DOI: 10.1109/taslp.2015.2468583 ↗
- Défossez, A., Usunier, N., Bottou, L., & Bach, F. (2021). Music source separation in the waveform domain. In International Conference on Learning Representations. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Vocal Separation and Source Separation Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/music-information-retrieval/vocal-separation
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