Difference between revisions of "VT2022 XXX fiche"
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| − | =Résumé= |
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| − | ==Mots-Clés== |
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| − | Spleeter, Intelligence Artificielle, Deep Learning, Séparation de sources, Time-frequency masking |
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| − | =Abstract= |
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| − | =Introduction= |
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| − | =Acteurs du projet= |
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| − | =Modèle utilisé= |
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| − | ==Time-Frequency Masking== |
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| − | Spleeter utilise une technique appelée Time-Frequency Masking (T-F Masking). |
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| − | Les différentes pistes musicales (ou stems) d'une musique mélangeant plusieurs musiques sont réparties sur tout le spectre des fréquences audibles (20 à 2000 Hz) et chacune de ces pistes correspond à une gamme de fréquences. |
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| − | C'est-à-dire que les voix, la batterie, les basses, etc. occupent différentes bandes de fréquences. |
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| − | Ainsi, en utilisant le Time-Frequency Masking, les fréquences qui correspondent à une piste particulière peuvent être filtrées du mélange. |
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| − | Ainsi, en filtrant chaque piste, nous nous retrouvons dans les pistes séparées de la piste mélangée donnée en entrée. |
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| − | ==U-Net== |
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| − | ==Modèles pré-entraînés proposés== |
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| − | =Caractéristiques du modèle= |
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| − | =Projets utilisant Spleeter= |
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| − | =Avantages et limites= |
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| − | =Références= |
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