We provide an example of a distribution preserving source separation method, which aims at addressing perceptual shortcomings of state-of-the-art methods. Our approach uses unconditioned generative models of signal sources. Reconstruction is achieved by means of mix-consistent sampling from a distribution conditioned on a realization of a mix. The separated signals follow their respective source distributions, which provides an advantage when separation results are evaluated in a listening test.


翻译:我们提出了一种分布保持的源分离方法实例,旨在解决当前最先进方法在感知层面的缺陷。该方法利用信号源的无条件生成模型,通过从混合信号实现条件化的分布中进行混合一致性采样实现重建。分离后的信号保持其各自源分布特性,这使得分离结果在听觉测试评估中具有显著优势。

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