自己注意機構を用いたニューラルネットワークによる楽器音分離

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-17

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Music Source Separation Using Self-Attention Neural Networks

著者名: 小熊 隼（長岡技術科学大学）,杉田 泰則（長岡技術科学大学）

著者名(英語): Shun Oguma (Nagaoka University of Technology),Yasunori Sugita (Nagaoka University of Technology)

キーワード: 機械学習|音源分離|自己注意機構自己注意機構|machine learning|music source separation|self-attention

要約(日本語): 自然言語処理の分野で提案された自己注意機構(self-attention)は機械翻訳や文章の感情推定などのタスクにおいて非常に高い性能を発揮することが知られているが、近年では時系列データの解析など種々の分野に応用の場を広げている。
本研究では、楽曲音源から特定の楽器の音のみを取り出す楽器音分離タスクに、自己注意機構を用いた ニューラルネットワークを使用して、分離性能の向上を試みた。