深層学習を用いた時間領域予測によるMNMF音源分離の計算時間削減の研究 23e3013 今回提案した手法で実験を行った際に用いた楽曲のうち、dev2__ultimate_nz_tourの信号を以下に記載する 混合音の信号 https://www-ai1.csis.oita-u.ac.jp/wp-content/uploads/2025/02/mix.wav ドラムの信号 https://www-ai1.csis.oita-u.ac.jp/wp-content/uploads/2025/02/source_0.wav ボーカルの信号 https://www-ai1.csis.oita-u.ac.jp/wp-content/uploads/2025/02/source_1.wav 提案手法 ドラム https://www-ai1.csis.oita-u.ac.jp/wp-content/uploads/2025/02/result_3_source_0.wav 提案手法 ボーカル https://www-ai1.csis.oita-u.ac.jp/wp-content/uploads/2025/02/result_3_source_1.wav なお、提案手法の音源は、周波数2分割、時間2分割を行い、提案手法を適用した場合の信号である。この2つは、ドラムの信号なのに若干ボーカルの信号が混ざっていたり、その逆もあったりと、今後の研究で改善していく必要がある。