XLANCE-MSR Technical Report for MSR Challenge 2025
arXiv - 2026
Raport techniczny dla systemu XLANCE-MSR złożony pierwszej Music Source Restoration Challenge.
Ładowanie...
Ogranicz szum, odgłosy publiczności lub pogłos, porównaj z oryginałem i pobierz wynik.
Wejście
Audio lub wideo muzyczne z szumem, pogłosem pomieszczenia, artefaktami kompresji lub transmisji.
Obsługiwane formaty
Produkcja
Czysty pełny miks zrekonstruowany ze źródeł odrestaurowanych przez XLANCE-MSR.
Przypadek użycia
Czyszczenie miksu przed masteringiem, separacją, MIDI lub ponownym osadzeniem w wideo.
Wybierz model do swojego materiału i celu, a przed wysłaniem zapoznaj się z przykładami.
Koszt, czas, formaty i parametry zależą od wybranego modelu.
W opinii podaj nazwę narzędzia, kroki i napotkany problem. Zrzuty ekranu ułatwią jego zlokalizowanie.
Odszumianie i usuwanie pogłosu muzyki uruchamia otwarty łańcuch renowacji źródeł XLANCE-MSR na gotowym miksie z szumem lub pogłosem: najpierw odszumianie, potem renowacja ośmiu klas źródeł, a na końcu rekonstrukcja jednego oczyszczonego miksu WAV. XLANCE-MSR zajął pierwsze miejsce w wynikach renowacji MSR Challenge 2025, które mierzą jakość renowacji, a nie SDR stemów w stylu MVSep.
XLANCE-MSR to ośmioklasowy system source-restoration do separacji oraz usuwania szumów, dereverbów i renowacji z publicznymi MIT checkpoint weights. To nie jest niepowiązany kierunek; Jest to rozszerzenie inżynierskie/zadaniowe wyzwania zbudowane na silnej six-stem BS-RoFormer trasie.
MelBand RoFormer · Standard: Oczyszczaj nagrania z szumu, echa lub zakłóceń z koncertu.
MelBand RoFormer · Aggressive: Oczyszczaj nagrania z szumu, echa lub zakłóceń z koncertu.
arXiv - 2026
Raport techniczny dla systemu XLANCE-MSR złożony pierwszej Music Source Restoration Challenge.
arXiv - 2026
Podsumowanie zadania opisujące MSR zadanie, zbiory danych, metryki celowe, subiektywną ocenę oraz końcowe tabele rankingowe.
Zawiera publiczne wyniki testów modeli używanych tutaj i poza serwisem. Domyślnie wyświetlana jest pełna tabela źródłowa; można też wybrać warunki i metryki do porównania. Wyniki z różnych warunków testowych nie są bezpośrednio porównywalne.
Wyświetlane są tylko wyniki ze zweryfikowaną publiczną implementacją inferencji i odpowiednimi wagami oraz algorytmy niewymagające wag. Zamknięte usługi, nieopublikowane wagi i niepotwierdzone wersje eksperymentalne są pomijane. To nie jest ranking wszystkich modeli.
Publiczne wagi nie potwierdzają pełnej licencji open source. Rozwiń dane, aby sprawdzić zadeklarowane licencje wag i warunki dostępu. Brak deklaracji licencji jest oznaczony osobno.
Wybierz zbiór danych, aby zobaczyć wszystkie metryki każdego modelu. Wiersze są uporządkowane według oficjalnej pozycji lub wybranej metryki. Pogrubienie oznacza najlepszą porównywalną wartość w kolumnie, także przy remisie. Różne protokoły oceny są klasyfikowane osobno; brakujące wyniki są oznaczone jako -.
Do wdrożenia 3 / wiersze źródłowe 5
Nie zweryfikowano pełnego publicznego pakietu inferencji dla tych eksperymentów. Inne wagi modelu o tej samej nazwie nie wystarczą.
Hachimi · cp-jku
Oficjalne wyniki zajmują XLANCE-MSR pierwsze miejsce w obiektywnych metrykach i testach słuchania; To są wyniki source-restoration ośmiu klas, a nie six-stem SDR wyników.
| Pozycja według metryki | Model | Overall MMSNR↑ | Overall Zimt↓ | Overall FAD↓ | MMSNR Rank↓ | Zimt Rank↓ | FAD Rank↓ | Macro Rank↓ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | xlancelabModel używany tutajPubliczne wagi · Kod inferencji | 4.4623 | 0.0137 | 0.1988 | 1 | 1 | 1 | 1.00 |
| 2 | CUPAudioGroupPubliczne wagi · Kod inferencji | 2.3405 | 0.0164 | 0.2253 | 2 | 2 | 2 | 2.00 |
| 3 | AC_DCPubliczne wagi · Kod inferencji | 1.4520 | 0.0182 | 0.2907 | 4 | 3 | 3 | 3.33 |
Oznaczenia wskazują używane tutaj modele lub elementy. Wyniki i ustawienia pochodzą z przytoczonych testów, a nie z nowej oceny całego procesu serwisu.
Zbiory, wersje i warunki są rozdzielone, również źródła bez kwalifikujących się wierszy.
Do wdrożenia 3 / wiersze źródłowe 5
Nie zweryfikowano pełnego publicznego pakietu inferencji dla tych eksperymentów. Inne wagi modelu o tej samej nazwie nie wystarczą.
Hachimi · cp-jku
Do wdrożenia 3 / wiersze źródłowe 5
Nie zweryfikowano pełnego publicznego pakietu inferencji dla tych eksperymentów. Inne wagi modelu o tej samej nazwie nie wystarczą.
Hachimi · cp-jku
Wyniki dotyczą wskazanego zbioru, miary i wersji modelu. Różnych testów nie można bezpośrednio porównywać.
Tabela obejmuje tylko modele z publicznymi wagami lub konfiguracjami, które można uruchomić lokalnie.
Wybierz zbiór danych, aby zobaczyć wszystkie metryki każdego modelu. Wiersze są uporządkowane według oficjalnej pozycji lub wybranej metryki. Pogrubienie oznacza najlepszą porównywalną wartość w kolumnie, także przy remisie. Różne protokoły oceny są klasyfikowane osobno; brakujące wyniki są oznaczone jako -.
Do wdrożenia 3 / wiersze źródłowe 5
Nie zweryfikowano pełnego publicznego pakietu inferencji dla tych eksperymentów. Inne wagi modelu o tej samej nazwie nie wystarczą.
Hachimi · cp-jku
Oficjalne wyniki zajmują XLANCE-MSR pierwsze miejsce w obiektywnych metrykach i testach słuchania; To są wyniki source-restoration ośmiu klas, a nie six-stem SDR wyników.
| Pozycja według metryki | Model | Overall MMSNR↑ | Overall Zimt↓ | Overall FAD↓ | MMSNR Rank↓ | Zimt Rank↓ | FAD Rank↓ | Macro Rank↓ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | xlancelabPubliczne wagi · Kod inferencji | 4.4623 | 0.0137 | 0.1988 | 1 | 1 | 1 | 1.00 |
| 2 | CUPAudioGroupPubliczne wagi · Kod inferencji | 2.3405 | 0.0164 | 0.2253 | 2 | 2 | 2 | 2.00 |
| 3 | AC_DCPubliczne wagi · Kod inferencji | 1.4520 | 0.0182 | 0.2907 | 4 | 3 | 3 | 3.33 |
Tabela obejmuje tylko modele z publicznymi wagami lub konfiguracjami, które można uruchomić lokalnie.
Wybierz zbiór danych, aby zobaczyć wszystkie metryki każdego modelu. Wiersze są uporządkowane według oficjalnej pozycji lub wybranej metryki. Pogrubienie oznacza najlepszą porównywalną wartość w kolumnie, także przy remisie. Różne protokoły oceny są klasyfikowane osobno; brakujące wyniki są oznaczone jako -.
Do wdrożenia 3 / wiersze źródłowe 5
Nie zweryfikowano pełnego publicznego pakietu inferencji dla tych eksperymentów. Inne wagi modelu o tej samej nazwie nie wystarczą.
Hachimi · cp-jku
Oficjalne wyniki zajmują XLANCE-MSR pierwsze miejsce w obiektywnych metrykach i testach słuchania; To są wyniki source-restoration ośmiu klas, a nie six-stem SDR wyników.
| Pozycja według metryki | Model | MOS Sep↑ | MOS Rest↑ | MOS Overall↑ | Sep Rank↓ | Rest Rank↓ | Overall Rank↓ | Macro Rank↓ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | xlancelabPubliczne wagi · Kod inferencji | 4.2358 | 3.3892 | 3.4665 | 1 | 1 | 1 | 1.00 |
| 2 | CUPAudioGroupPubliczne wagi · Kod inferencji | 3.8360 | 2.9173 | 2.9253 | 2 | 2 | 2 | 2.00 |
| 3 | AC_DCPubliczne wagi · Kod inferencji | 3.5425 | 2.4768 | 2.5412 | 5 | 4 | 4 | 4.33 |
Znajdź metody i kroki odpowiednie dla swojego materiału.