XLANCE-MSR Technical Report for MSR Challenge 2025
arXiv - 2026
XLANCE-MSRシステムの技術報告書が第一回Music Source Restoration Challengeに提出されました。
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録音のノイズ、観客の声、残響を減らし、原音と聴き比べて保存できます。
入力
ノイズ、室内残響、圧縮劣化、配信劣化を含む音楽音声または動画。
対応フォーマット
出力
XLANCE-MSR で修復した音源から再構成したクリーンなフルミックス。
ユースケース
マスタリング、分離、MIDI 変換、動画への再多重化前のミックス清掃に最適です。
素材と用途に合ったモデルを選び、例を確認してから送信してください。
料金、時間、形式、パラメータは選択したモデルによって異なります。
フィードバックにはツール名、操作手順、発生した問題を記載してください。スクリーンショットも確認に役立ちます。
音楽ノイズ除去・残響除去は、ノイズや残響のある完成済みミックスに対してオープンな XLANCE-MSR ソース復元チェーンを実行します。まずノイズを除去し、8 つのソースクラスを復元してから、クリーンな WAV ミックスを 1 本再構成します。XLANCE-MSR は MSR Challenge 2025 の復元結果で 1 位を獲得しており、この結果は MVSep 式のステム SDR ではなく復元品質を測るものです。
XLANCE-MSRは、分離、ノイズ除去、デリバーブ、修復のための8クラスのsource-restoration公衆MIT checkpoint weightsシステムです。これは無関係な方向ではありません。これは強力なsix-stem BS-RoFormerルートから構築された工学的・チャレンジタスクの拡張です。
MelBand RoFormer · Standard：ノイズ、エコー、会場の雑音を含む録音を整えます。
MelBand RoFormer · Aggressive：ノイズ、エコー、会場の雑音を含む録音を整えます。
arXiv - 2026
XLANCE-MSRシステムの技術報告書が第一回Music Source Restoration Challengeに提出されました。
arXiv - 2026
チャレンジ要約論文:MSR課題、データセット、客観指標、主観的評価、最終ランキング表を説明。
本サイトと外部のモデルの公開テスト結果を含みます。初期表示は出典の全項目表です。条件や指標を選んで比較することもできます。異なるテスト条件のスコアは直接比較できません。
公開された推論実装と対応する重みを確認できた記録、および重みを必要としないアルゴリズムのみを表示します。非公開サービス、未公開の重み、実験版との対応が未確認の記録は除外しています。全モデルの総合順位ではありません。
重みの公開だけでは完全なオープンソースライセンスは確認できません。データを展開すると、宣言された重みのライセンスとアクセス条件を確認できます。未記載のライセンスは別途表示します。
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 3 / 原表 5
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
Hachimi · cp-jku
公式結果は客観的な指標と聴取テストでXLANCE-MSR 1位にランクインしています。これらは8クラスのsource-restorationスコアであり、six-stem SDRスコアではありません。
| 指標別順位 | モデル | Overall MMSNR↑ | Overall Zimt↓ | Overall FAD↓ | MMSNR Rank↓ | Zimt Rank↓ | FAD Rank↓ | Macro Rank↓ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | xlancelab当サイトで使用公開の重み · 推論コード | 4.4623 | 0.0137 | 0.1988 | 1 | 1 | 1 | 1.00 |
| 2 | CUPAudioGroup公開の重み · 推論コード | 2.3405 | 0.0164 | 0.2253 | 2 | 2 | 2 | 2.00 |
| 3 | AC_DC公開の重み · 推論コード | 1.4520 | 0.0182 | 0.2907 | 4 | 3 | 3 | 3.33 |
印は当サイトで使用するモデルや構成モデルを示します。スコアと設定は引用元の公開評価に基づき、サイトの処理全体を再評価した結果ではありません。
データセット・バージョン・条件を分け、掲載可能な行がない評価も出典を残します。
展開可能 3 / 原表 5
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
Hachimi · cp-jku
展開可能 3 / 原表 5
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
Hachimi · cp-jku
スコアは記載のデータセット、指標、モデル版に対する結果です。異なるテストの数値は直接比較できません。
表には、公開ウェイトまたは設定があり、ローカルで実行できるモデルだけを掲載しています。
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 3 / 原表 5
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
Hachimi · cp-jku
公式結果は客観的な指標と聴取テストでXLANCE-MSR 1位にランクインしています。これらは8クラスのsource-restorationスコアであり、six-stem SDRスコアではありません。
| 指標別順位 | モデル | Overall MMSNR↑ | Overall Zimt↓ | Overall FAD↓ | MMSNR Rank↓ | Zimt Rank↓ | FAD Rank↓ | Macro Rank↓ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | xlancelab公開の重み · 推論コード | 4.4623 | 0.0137 | 0.1988 | 1 | 1 | 1 | 1.00 |
| 2 | CUPAudioGroup公開の重み · 推論コード | 2.3405 | 0.0164 | 0.2253 | 2 | 2 | 2 | 2.00 |
| 3 | AC_DC公開の重み · 推論コード | 1.4520 | 0.0182 | 0.2907 | 4 | 3 | 3 | 3.33 |
表には、公開ウェイトまたは設定があり、ローカルで実行できるモデルだけを掲載しています。
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 3 / 原表 5
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
Hachimi · cp-jku
公式結果は客観的な指標と聴取テストでXLANCE-MSR 1位にランクインしています。これらは8クラスのsource-restorationスコアであり、six-stem SDRスコアではありません。
| 指標別順位 | モデル | MOS Sep↑ | MOS Rest↑ | MOS Overall↑ | Sep Rank↓ | Rest Rank↓ | Overall Rank↓ | Macro Rank↓ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | xlancelab公開の重み · 推論コード | 4.2358 | 3.3892 | 3.4665 | 1 | 1 | 1 | 1.00 |
| 2 | CUPAudioGroup公開の重み · 推論コード | 3.8360 | 2.9173 | 2.9253 | 2 | 2 | 2 | 2.00 |
| 3 | AC_DC公開の重み · 推論コード | 3.5425 | 2.4768 | 2.5412 | 5 | 4 | 4 | 4.33 |
素材に合う処理方法と操作手順を探せます。