텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리 (AudioSep-Hive)란 무엇인가요?

AudioSep-Hive, FlowSep-Hive, CLAPSep로 자유롭게 설명한 소리를 추출하거나 Banquet으로 10초 참조 오디오와 일치하는 음원을 분리합니다.; WAV; 리믹스, 반주 연습과 파트별 편집에 사용합니다.

누구를 위한 텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리 (AudioSep-Hive)인가요?

분리와 stem 분할 AudioSep-Hive, FlowSep-Hive, CLAPSep로 자유롭게 설명한 소리를 추출하거나 Banquet으로 10초 참조 오디오와 일치하는 음원을 분리합니다.; WAV; 리믹스, 반주 연습과 파트별 편집에 사용합니다.

어떤 업무를 텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리 (AudioSep-Hive) 도울 수 있나요?

분리와 stem 분할; WAV; 리믹스, 반주 연습과 파트별 편집에 사용합니다.; mp3 / wav / flac / ogg / m4a / aac / aif / aiff / mp4 / mov / mkv와 같은 형식의 입력을 지원합니다; AudioSep-Hive; FlowSep-Hive

텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리 (AudioSep-Hive)

Q: 어떤 모델과 키워드 엔터티가 텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리 (AudioSep-Hive)와 연결되어 있나요?

AudioSep-Hive, FlowSep-Hive, CLAPSep, Banquet, Hive source (pinned), AudioSep-Hive weights (pinned), FlowSep-Hive weights (pinned), Hive paper

모델, 매개변수 및 출처

AudioSep-HiveFlowSep-HiveCLAPSepBanquetHive source (pinned)AudioSep-Hive weights (pinned)FlowSep-Hive weights (pinned)Hive paperCLAPSep source (pinned)Official CLAPSep Space artifacts (pinned)CLAPSep paperBanquet source (pinned)

점수는 인용된 데이터셋, 지표와 모델 버전에만 해당합니다. 표의 1위가 현재 세계 최고나 본 서비스의 실측을 뜻하지 않습니다. 비교 점수가 없어도 기능과 실측을 근거로 우선할 수 있습니다.

벤치마크 차트: 텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리

표에는 공개 가중치 또는 설정이 있고 로컬에서 실행할 수 있는 모델만 표시합니다.

텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리

Hive paper, main test table

수치는 링크된 공개 출처에서 가져왔습니다. 행에는 테스트 세트나 체크포인트가 표시되며 같은 조건의 결과가 없는 모델은 제외했습니다.

공개 자료 확인일: 2026-09-10

계급	평가 조건	모델	SI-SDR (dB) ↑	세부 지표
#1	Hive 테스트 세트	AudioSep-HiveTelkNetHive paper	5.02최고	SDR (dB) ↑5.67최고LPAPS ↓3.86최고FAD ↓0.80최고CLAP-Audio ↑0.65최고CLAP-T ↑0.31최고MUSHRA ↑68.40최고OQ ↑3.34최고Rec ↑4.81Pre ↑3.40최고Fai ↑4.39
#2	Hive 테스트 세트	AudioSep (original)Hive paper	1.58	SDR (dB) ↑2.37LPAPS ↓4.22FAD ↓0.90CLAP-Audio ↑0.57CLAP-T ↑0.26MUSHRA ↑60.90OQ ↑2.94Rec ↑4.86최고Pre ↑2.96Fai ↑4.47최고

텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리

Hive paper, main test table

출처마다 학습 또는 작업 조건이 다르므로 수치는 표시된 프로토콜 안에서만 비교해야 합니다.

공개 자료 확인일: 2026-09-10

평가 조건	모델	FAD ↓	세부 지표
분리 출력 · Hive 테스트 세트	AudioSep-HiveTelkNetHive paper	0.80	SDR (dB) ↑5.67SI-SDR (dB) ↑5.02LPAPS ↓3.86CLAP-Audio ↑0.65CLAP-T ↑0.31MUSHRA ↑68.40OQ ↑3.34Rec ↑4.81Pre ↑3.40Fai ↑4.39
생성 출력 · Hive 테스트 세트	FlowSep-HiveTelkNetHive paper	0.84	LPAPS ↓4.25CLAP-Audio ↑0.61CLAP-T ↑0.19MUSHRA ↑61.80OQ ↑3.05Rec ↑4.18Pre ↑3.35Fai ↑3.70

텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리

CLAPSep paper, Table V

수치는 링크된 공개 출처에서 가져왔습니다. 행에는 테스트 세트나 체크포인트가 표시되며 같은 조건의 결과가 없는 모델은 제외했습니다.

공개 자료 확인일: 2026-09-10

±는 표준편차를 나타냅니다.

계급	평가 조건	모델	SDRi (dB) ↑	세부 지표
#3	2개 음원 · 1개 대상	AudioSepCLAPSep paper Table V	8.60 ± 8.86	SI-SDRi (dB) ↑7.38 ± 9.48
#2	2개 음원 · 1개 대상	CLAPSep-PTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	10.03 ± 11.27	SI-SDRi (dB) ↑8.70 ± 12.64
#1	2개 음원 · 1개 대상	CLAPSep-PNTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	12.67 ± 7.80최고	SI-SDRi (dB) ↑11.79 ± 8.23최고
#3	3개 음원 · 1개 대상	AudioSepCLAPSep paper Table V	4.90 ± 6.13	SI-SDRi (dB) ↑4.20 ± 6.42
#2	3개 음원 · 1개 대상	CLAPSep-PTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	6.48 ± 7.82	SI-SDRi (dB) ↑5.73 ± 8.50
#1	3개 음원 · 1개 대상	CLAPSep-PNTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	8.96 ± 6.13최고	SI-SDRi (dB) ↑8.09 ± 6.17최고
#3	3개 음원 · 2개 대상	AudioSepCLAPSep paper Table V	5.30 ± 5.38	SI-SDRi (dB) ↑2.96 ± 5.54
#2	3개 음원 · 2개 대상	CLAPSep-PTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	6.35 ± 7.36	SI-SDRi (dB) ↑4.88 ± 8.10
#1	3개 음원 · 2개 대상	CLAPSep-PNTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	8.90 ± 5.78최고	SI-SDRi (dB) ↑7.82 ± 6.32최고
#3	4개 음원 · 1개 대상	AudioSepCLAPSep paper Table V	3.52 ± 5.21	SI-SDRi (dB) ↑2.81 ± 5.76
#2	4개 음원 · 1개 대상	CLAPSep-PTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	5.94 ± 7.58	SI-SDRi (dB) ↑4.85 ± 8.29
#1	4개 음원 · 1개 대상	CLAPSep-PNTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	7.73 ± 5.79최고	SI-SDRi (dB) ↑6.80 ± 6.00최고
#3	4개 음원 · 2개 대상	AudioSepCLAPSep paper Table V	2.37 ± 4.26	SI-SDRi (dB) ↑0.65 ± 4.32
#2	4개 음원 · 2개 대상	CLAPSep-PTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	2.91 ± 5.54	SI-SDRi (dB) ↑1.37 ± 5.98
#1	4개 음원 · 2개 대상	CLAPSep-PNTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	5.20 ± 4.63최고	SI-SDRi (dB) ↑4.01 ± 4.95최고
#3	4개 음원 · 3개 대상	AudioSepCLAPSep paper Table V	4.20 ± 4.51	SI-SDRi (dB) ↑2.03 ± 4.27
#2	4개 음원 · 3개 대상	CLAPSep-PTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	5.34 ± 6.70	SI-SDRi (dB) ↑3.79 ± 7.09
#1	4개 음원 · 3개 대상	CLAPSep-PNTelkNet해당 도구 모델: CLAPSepCLAPSep paper Table V	8.00 ± 4.87최고	SI-SDRi (dB) ↑6.73 ± 5.20최고

논문 및 벤치마크 노트

A Semantically Consistent Dataset for Data-Efficient Query-Based Universal Sound Separation

ICML - 2026

Paper

CLAPSep: Leveraging Contrastive Pre-trained Model for Multi-Modal Query-Conditioned Target Sound Extraction

IEEE/ACM TASLP - 2024

Paper

A Stem-Agnostic Single-Decoder System for Music Source Separation Beyond Four Stems

ISMIR - 2024

Paper

공식 / 저장소

Hive source (pinned)AudioSep-Hive weights (pinned)FlowSep-Hive weights (pinned)CLAPSep source (pinned)Official CLAPSep Space artifacts (pinned)Banquet source (pinned)Official Banquet checkpoint

논문 / 기술 노트

Hive paper CLAPSep paper Banquet paper

파라미터 가이드

추출할 소리를 자연어로 설명합니다. AudioSep-Hive와 FlowSep-Hive에는 필수입니다.
CLAPSep에서 긍정 텍스트, 참조 오디오 또는 둘 다를 선택합니다.
CLAPSep가 유지할 대상 소리를 설명합니다.
선택 사항: CLAPSep가 억제할 소리를 설명합니다.
대상 소리의 예가 되는 참조 오디오를 업로드합니다.
선택 사항: 억제할 소리의 참조 오디오를 업로드합니다.
Banquet 참조 오디오를 업로드합니다. 공식 규격은 10초 쿼리 구간을 사용합니다.
FlowSep-Hive 생성 단계입니다. 공식 기본값은 20이며 늘리면 시간이 더 걸립니다.
FlowSep-Hive의 classifier-free guidance 강도입니다. 공식 기본값은 1.0입니다.
Banquet 쿼리 밴드 배치 크기입니다. 공식 추론 기본값은 12입니다.

텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리

모델, 매개변수 및 출처

AudioSep-Hive

FlowSep-Hive

CLAPSep

Banquet

벤치마크 차트: 텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리

텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리

텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리

텍스트·참조 오디오 기반 소리 분리

논문 및 벤치마크 노트

A Semantically Consistent Dataset for Data-Efficient Query-Based Universal Sound Separation

CLAPSep: Leveraging Contrastive Pre-trained Model for Multi-Modal Query-Conditioned Target Sound Extraction

A Stem-Agnostic Single-Decoder System for Music Source Separation Beyond Four Stems

공식 / 저장소

논문 / 기술 노트

파라미터 가이드

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