Von: Marc Voigt via ak discourse
Datum: Fri, 19 Feb 2021
Betreff: [ak-discourse] Einladung zum Forschungskolloquium am 23.02.2021 – Videokonferenz
Liebe Kollegen und Studierende, liebe Interessenten an Veranstaltungen
am Fachgebiet Audiokommunikation,
am kommenden Dienstag 23.02.2021, 16:00 Uhr s.t. (Zoom) wird Ramon
Wiegratz seine Masterarbeit zum Thema „Adding Context Information to
Deep Neural Network based Audio Source Separation“ in englischer Sprache
präsentieren. Dazu möchten wir Sie sehr herzlich einladen. Eine
Kurzzusammenfassung darüber finden Sie, wie immer, am Ende dieser E-Mail.
Aufgrund der aktuellen Gesundheitslage findet dieses
Forschungskolloquium als Videokonferenz statt, hierfür nutzen wir
die Software Zoom in einer für die TU Berlin angepassten Version,
installieren sie dazu bitte die Client-Software für ihr System, die
ausführlichen Zugangsdaten finden sie nochmals am Ende dieser E-Mail.
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Meeting-ID: 641 2962 3944
Kenncode: 144490
Viele Grüße
Marc Voigt
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Ramon Wiegratz: Adding Context Information to Deep Neural Network based
Audio Source Separation
This thesis deals with deep learning-based music source separation.
Based on a convolu- tional time-frequency masking architecture, a number
of unique strategies are developed that enhance the receptive field of
the network to a more relevant and music-specific context. This leads to
a better exploitation of the data, as well as a more stable training
convergence. Firstly, the exponentially scaled harmonic relationships
inside a spectro- gram are made accessible to the convolutional neural
network by restructuring the input data and aligning harmonically
related frequency bins over the feature dimension. Sec- ondly, a
post-processing network is proposed to re-align the contaminated mixture
phase, which is commonly used for the reconstruction of the source
signals. Finally, a novel self-attention mechanism is proposed, which is
able to filter out unwanted interferences and distortions by utilizing
the repetitive nature of music. All proposed methods are evaluated on
the MusDB18 dataset and improve the instrument separation. The final
separation method outperforms the current State-of-the-Art results on
MusDB18. Ad- ditionally, an ablation study on different source
separation network architectures and training methods is provided with
this thesis.
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Thema: Präsentation Masterarbeit Ramon Wiegratz
Uhrzeit: 23.Feb..2021 04:00 PM Amsterdam, Berlin, Rom, Stockholm, Wien
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Marc Voigt
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