This paper reports on the design and results of the 2024 ICASSP SP Cadenza Challenge: Music Demixing/Remixing for Hearing Aids. The Cadenza project is working to enhance the audio quality of music for those with a hearing loss. The scenario for the challenge was listening to stereo reproduction over loudspeakers via hearing aids. The task was to: decompose pop/rock music into vocal, drums, bass and other (VDBO); rebalance the different tracks with specified gains and then remixing back to stereo. End-to-end approaches were also accepted. 17 systems were submitted by 11 teams. Causal systems performed poorer than non-causal approaches. 9 systems beat the baseline. A common approach was to fine-tuning pretrained demixing models. The best approach used an ensemble of models.


翻译:本文报告了2024年ICASSP SP Cadenza挑战赛(主题为助听器音乐分离/混音)的设计方案与结果。Cadenza项目致力于提升听障人士的音乐音频质量。本赛题场景设定为通过助听器聆听扬声器重放的立体声音乐。具体任务要求为:将流行/摇滚音乐分解为人声、鼓、贝斯及其他(简写为VDBO);按指定增益重新平衡不同音轨后混音回立体声。端到端方案同样被接纳。11个团队提交了17个系统。因果系统表现逊于非因果方案。9个系统超越基线。常见方法是对预训练分离模型进行微调,最优方案采用模型集成。

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ICASSP是全球最大,最全面的技术会议,重点是信号处理及其应用。会议主题包括但不限于以下主题:音频和声音信号处理、量子信号处理、生物医学信号与图像处理、遥感与信号处理、压缩感知,采样和字典学习、传感器阵列和多通道信号处理、信号处理的设计与实现、大数据信号处理、财务信号处理。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/icassp/
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