[논문리뷰] Learning Where to Split: Dynamic Band Splitting for Audio Source Separation본 논문은 오디오 소스 분리 모델이 미세한 spectral structure를 효율적으로 보존해야 하지만, 기존 band-split architectures의 고정된 frequency boundaries가 성능에 한계를 가짐을 지적한다.#Review#Dynamic Band Splitting#Audio Source Separation#Frequency Band Allocation#Spectral Partitioning#End-to-End Learning#SI-SDR#Band-Split Architectures2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAM Audio: Segment Anything in Audio본 논문은 기존의 도메인 특화되거나 단일 모달 프롬프트에 한정된 오디오 분리 모델의 한계를 극복하고자 합니다. 텍스트, 시각, 시간 스팬 프롬프팅을 단일 프레임워크 내에서 통합하여 일반 오디오 분리를 위한 범용 파운데이션 모델 을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Audio Source Separation#Foundation Models#Multimodal Prompting#Diffusion Transformers#Flow Matching#Self-Supervised Learning#Reference-Free Evaluation#Audio-Visual Learning2025년 12월 23일댓글 수 로딩 중