寫歌作詞，換風(fēng)格，繼續(xù)寫音樂的AI，今天又來當(dāng)編曲了！

上傳《Stay》的一段，一鍵按:

伴奏和人聲很容易分開。

在空曠的地方有相當(dāng)清晰的唱歌感覺，背景音樂可以直接用來混切！

這個驚人的效果也引發(fā)了Reddit對:的討論。

這項(xiàng)研究的主要負(fù)責(zé)人孔來自，世界上最大的古典鋼琴數(shù)據(jù)集GiantMIDI—Piano也是他在去年出版的。

那么他今天帶來了什么樣的AI音樂人呢。

讓我們來看看。

基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的聲源分離。

這是一個包括相位估計的音樂源分離系統(tǒng)。

首先，幅度和相位解耦以估計復(fù)理想比例掩模。

其次，為了實(shí)現(xiàn)更靈活的幅度估計，結(jié)合了有界掩模估計和直接幅度預(yù)測。

最后，為MSS系統(tǒng)引入了一個143層深度殘差網(wǎng)絡(luò)，并使用殘差編碼塊和殘差解碼塊將其深度增加:

在殘差編碼塊和殘差卷積塊之間引入中間卷積塊，以提高殘差網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。

每個殘差編碼塊由四個殘差卷積塊組成，殘差卷積塊由兩個大小為3倍的核組成3卷積層

每個殘差解碼塊由8個卷積層和1個卷積層組成。

接下來，在MUSDB18數(shù)據(jù)集上對系統(tǒng)進(jìn)行測試。

MUSDB18中的訓(xùn)練/驗(yàn)證集包含100/50個完整的立體聲曲目，包括獨(dú)立的人聲，伴奏，低音，鼓和其他樂器。

以信號失真率為判斷標(biāo)準(zhǔn)，可以看出resuenet解耦系統(tǒng)在分離人聲，低音，其他和伴奏方面明顯優(yōu)于之前的方法3360。

在燒蝕實(shí)驗(yàn)中，143層殘差網(wǎng)絡(luò)的性能也證明了有界掩模估計和直接幅度預(yù)測的結(jié)合確實(shí)可以提高聲源分離系統(tǒng)的性能。

作為本研究的第一篇論文孔，本碩畢業(yè)于華南理工大學(xué)，博士畢業(yè)于英國薩里大學(xué)電子信息工程專業(yè)。

2019年加入字節(jié)跳動語音，音頻和音樂智能研究組，主要負(fù)責(zé)音頻信號處理和聲音事件檢測的研究。

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