Singer Identity Representation Learning using Self-Supervised Techniques
作者: Bernardo Torres, Stefan Lattner, Gaël Richard
分类: cs.SD, cs.LG, eess.AS
发布日期: 2024-01-10
备注: Accepted at the ISMIR conference, Milan, Italy, 2023
期刊: Proceedings of the 24th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2023), Milan, Italy
💡 一句话要点
提出自监督技术以提升歌手身份表示学习
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 歌声识别 自监督学习 身份表示 数据增强 音频处理 深度学习
📋 核心要点
- 现有的语音身份表示方法在歌声领域的应用效果不佳，缺乏有效的歌手身份表示学习框架。
- 本文提出了一种自监督学习框架，旨在从孤立的声乐轨道中提取适合歌唱任务的身份表示，并通过数据增强提高模型的鲁棒性。
- 实验结果表明，所提框架在歌手相似性和识别任务上表现优异，超越了现有的基线方法，尤其在领域外泛化能力上有显著提升。
📝 摘要（中文）
在语音数据中，语音身份表示的研究取得了显著进展，但在歌声领域尚未达到同样的水平。为此，本文提出了一种框架，用于训练歌手身份编码器，以提取适用于多种与歌唱相关任务的表示，如歌声相似性和合成。我们在大量孤立的声乐轨道上探索了不同的自监督学习技术，并在训练过程中应用数据增强，以确保表示对音高和内容变化的不变性。我们在多个数据集上评估了生成表示的质量，特别强调了领域外的泛化能力。所提出的框架生成的高质量嵌入在歌声任务上超越了说话人验证和wav2vec 2.0预训练基线，并在44.1 kHz下运行。我们发布了代码和训练模型，以促进对歌声及相关领域的进一步研究。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决歌声身份表示学习的不足，现有方法在歌声领域的表现不如语音，缺乏有效的表示学习框架。
核心思路：通过自监督学习技术，利用大量孤立的声乐数据进行训练，提取适合多种歌唱任务的身份表示，并通过数据增强提高模型的泛化能力。
技术框架：整体框架包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估四个主要模块。数据预处理阶段进行音频信号的标准化和增强，特征提取阶段使用自监督学习技术生成歌声特征，模型训练阶段采用适当的损失函数进行优化，最后在多个数据集上进行评估。
关键创新：最重要的创新在于引入自监督学习和数据增强技术，使得生成的歌声表示对音高和内容变化具有不变性，从而提升了模型的鲁棒性和泛化能力。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化歌声相似性，同时在网络结构上进行了调整，以适应44.1 kHz的音频处理需求。
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的框架在歌声相似性和识别任务上取得了显著提升，相较于说话人验证和wav2vec 2.0预训练基线，性能提升幅度明显，尤其在领域外泛化能力上表现突出。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括音乐推荐系统、歌声合成、歌手识别等。通过提升歌声身份表示的质量，可以为音乐产业提供更精准的技术支持，推动相关应用的发展，未来可能在音乐创作、娱乐和教育等多个领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Significant strides have been made in creating voice identity representations using speech data. However, the same level of progress has not been achieved for singing voices. To bridge this gap, we suggest a framework for training singer identity encoders to extract representations suitable for various singing-related tasks, such as singing voice similarity and synthesis. We explore different self-supervised learning techniques on a large collection of isolated vocal tracks and apply data augmentations during training to ensure that the representations are invariant to pitch and content variations. We evaluate the quality of the resulting representations on singer similarity and identification tasks across multiple datasets, with a particular emphasis on out-of-domain generalization. Our proposed framework produces high-quality embeddings that outperform both speaker verification and wav2vec 2.0 pre-trained baselines on singing voice while operating at 44.1 kHz. We release our code and trained models to facilitate further research on singing voice and related areas.