ओपन-अनमिक्स संगीत पृथक्करण

It matters as a reproducible, reference-quality baseline that made music source separation accessible to researchers, musicians, and hobbyists.

2019 में स्टोटर, उहलिच, लिउटकस और मित्सुफुजी द्वारा जारी, ओपन-अनमिक्स को जानबूझकर PyTorch (टेन्सरफ्लो और एनएनएब्ला पोर्ट के साथ) में एक पारदर्शी, अच्छी तरह से प्रलेखित बेसलाइन के रूप में बनाया गया था। यह मिश्रण के परिमाण स्पेक्ट्रोग्राम पर प्रति लक्ष्य स्टेम एक मॉडल को प्रशिक्षित करता है। कोर एक तीन-परत द्विदिशात्मक LSTM है जो पूरी तरह से जुड़ी हुई परतों से लिपटा हुआ है, जो लक्ष्य स्रोत के लिए एक वर्णक्रमीय मुखौटा की भविष्यवाणी करता है। क्योंकि यह परिमाण पर काम करता है, यह मिश्रण के चरण का पुन: उपयोग करता है और व्युत्क्रम एसटीएफटी के माध्यम से स्टेम का पुनर्निर्माण करता है, वैकल्पिक रूप से मल्टीचैनल वीनर फ़िल्टर के साथ परिष्कृत किया जाता है। खुले MUSDB18 डेटासेट पर प्रशिक्षित, यह शीर्ष लीडरबोर्ड स्कोर का पीछा नहीं करता है; इसका लक्ष्य स्पष्टता और पुनरुत्पादकता है, जो समुदाय को तुलना का एक भरोसेमंद बिंदु और निर्माण के लिए एक आधार प्रदान करता है।