著者:  （1）フアン・F・モンテシノス、ポンペウ・ファブラ大学情報通信技術学部、バルセロナ、スペイン {juanfelipe.montesinos@upf.edu}  （2）オルガ・スリゾフスカイア、ポンペウ・ファブラ大学情報通信技術学部、バルセロナ、スペイン {olga.slizovskaia@upf.edu}  （３）Gloria Haro、情報通信技術学部、ポンペウ・ファブラ大学、バルセロナ、スペイン {gloria.haro@upf.edu}。 リンク一覧 概要と序文 関連作業 データセット 実験 結論と参考文献 V. 結論 我々は、ソリストの音楽録音の新しいオーディオビジュアルデータセットである Solos を発表しました。これは、ミックスアンドセパレート戦略を使用した音源分離、音源定位、クロスモーダル生成、オーディオビジュアル対応の検出などのさまざまな自己教師あり学習タスクに適しています。データセットには 13 種類の楽器が含まれています。これらは、室内オーケストラでよく使用される楽器と、ロチェスター大学のマルチモーダル音楽パフォーマンス (URMP) データセット [1] に含まれている楽器です。URMP の特性 (実際の演奏の小規模データセットと実際の個々のステム) により、テスト目的に適したデータセットとなっていますが、我々の知る限り、現在までに URMP と同じ楽器を含む大規模なデータセットは存在しません。U-Net アーキテクチャに基づくオーディオビジュアル音源分離用の 2 つの異なるネットワークが新しいデータセットでトレーニングされ、URMP でさらに評価され、テストセットと同じ楽器セットでのトレーニングの影響が示されました。さらに、Solos は、手が十分に見えるビデオ間隔にスケルトンとタイムスタンプを提供します。この情報は、トレーニング目的だけでなく、音源定位のタスクを解決するための学習にも役立ちます。 参考文献 [1] B. Li、X. Liu、K. Dinesh、Z. Duan、G. 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