Difference between revisions of "VT2022 XXX fiche"

From air
Jump to navigation Jump to search
Line 20: Line 20:
   
 
Spleeter utilise une technique appelée Time-Frequency Masking (T-F Masking).
 
Spleeter utilise une technique appelée Time-Frequency Masking (T-F Masking).
  +
 
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.
 
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.
  +
 
C'est-à-dire que les voix, la batterie, les basses, etc. occupent différentes bandes de fréquences.
 
C'est-à-dire que les voix, la batterie, les basses, etc. occupent différentes bandes de fréquences.
  +
 
Ainsi, en utilisant le Time-Frequency Masking, les fréquences qui correspondent à une piste particulière peuvent être filtrées du mélange.
 
Ainsi, en utilisant le Time-Frequency Masking, les fréquences qui correspondent à une piste particulière peuvent être filtrées du mélange.
  +
 
Ainsi, en filtrant chaque piste, nous nous retrouvons dans les pistes séparées de la piste mélangée donnée en entrée.
 
Ainsi, en filtrant chaque piste, nous nous retrouvons dans les pistes séparées de la piste mélangée donnée en entrée.
   

Revision as of 18:55, 11 December 2022

Résumé

Mots-Clés

Spleeter, Intelligence Artificielle, Deep Learning, Séparation de sources, Time-frequency masking

Abstract

Introduction

Acteurs du projet

Modèle utilisé

Time-Frequency Masking

Spleeter utilise une technique appelée Time-Frequency Masking (T-F Masking).

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.

C'est-à-dire que les voix, la batterie, les basses, etc. occupent différentes bandes de fréquences.

Ainsi, en utilisant le Time-Frequency Masking, les fréquences qui correspondent à une piste particulière peuvent être filtrées du mélange.

Ainsi, en filtrant chaque piste, nous nous retrouvons dans les pistes séparées de la piste mélangée donnée en entrée.

U-Net

Modèles pré-entraînés proposés

Caractéristiques du modèle

Projets utilisant Spleeter

Avantages et limites

Références