Multichannel audio source separation with deep neural networks
Séparation de sources audio multicanale par réseaux de neurones profonds
Résumé
This technical report considers the problem of multichannel audio source separation. A few studies have addressed the problem of single-channel audio source separation with deep neural networks (DNNs). We introduce a new framework for multichannel source separation where (1) spectral and spatial parameters are updated iteratively similarly to the expectation-maximization (EM) algorithm and (2) DNNs are used in the spectral updates. We evaluated several systems based on the proposed framework by participating in the "professionally-produced music recording" task of SiSEC 2015. Experimental results show that the framework performed well in separating singing voice and other instruments from a mixture containing multiple musical instruments.
Ce rapport de recherche traite du problème de la séparation de sources audio multicanale. Quelques travaux ont traité le problème de la séparation de sources monocanale par réseaux de neurones profonds (DNNs). Nous présentons une nouvelle approche pour la séparation de sources multicanale où (1) les paramètres spectraux et spatiaux sont mis à jour itérativement de façon similaire à l'algorithme Espérance-Maximisation (EM) et (2) des DNNs sont utilisés pour la mise à jour des paramètres spectraux. Nous évaluons plusieurs systèmes basés sur cette approche en participant à la tâche ``enregistrements musicaux professionnels'' de SiSEC 2015. Les résultats montrent que cette approche fonctionne bien pour la séparation de la voix chantée et des autres instruments dans un mélange contenant plusieurs instruments.
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