Bienvenue sur la page des exemples audio. Vous trouverez ici les résultats de nos expériences, ainsi que des exemples audio de séparation de sources musicales.

Pour les expériences où notre architecture est comparée au modèle US de Schulze-Foster et al. et au modèle U-Net de Petermann et al., nous ne montrons que nos deux meilleures approches :

VA_NN_2
Warmup

Tous les audios présentés ci-dessous sont issus des bases de données d’évaluation: ChoralSingingDataset ou Cantoria.

Résultats de la séparation de sources - Apprentissage Conjoint

BC1song

Pour ces résultats, nous avons entrainé les différents modèles sur la base de données BC1Song, et évalué sur la base de données ChoralSingingDataset.

Exemple de mélange audio

Voix séparées issues du filtrage de Wiener

	Original	US	Unet	VA_NN_2	Warmup
Soprano
Alto
Tenor
Basse
Mélange re-synthétisé

BCBSQ

Pour ces résultats, nous avons entrainé les différents modèles sur la base de données BCBSQ, et évalué sur la base de données ChoralSingingDataset.

Exemple de mélange audio

Voix séparées issues du filtrage de Wiener

	Original	US	Unet	VA_NN_2	Warmup
Soprano
Alto
Tenor
Basse
Mélange re-synthétisé

Résultats de l’entrainement sur des audios monophoniques

Ces résultats correspondent à l’évaluation du modèle US de Schulze-Foster et al. entraîné, à partir d’audios monophoniques, à séparer des audios comportant 2 sources (1S → 2S) et 4 sources (1S → 4S).
US_2s / US_4s : Modèles de référence entraînés et évalués sur le même nombre de sources (resp. 2s/4s).

Nous avons entrainé les différents modèles sur la base de données BCBSQ, et évalué sur la base de données ChoralSingingDataset.