《基于自监督学习的混音反演》

报告摘要：

　　本工作提出了一种可从干声与混音后音频中推测出混音过程的方法。在缺乏有标注数据的情况下，该方法通过迭代式采样和学习的方式，得到一个可用于混音反演的深度神经网络模型。该模型可输出一组用于控制DAW中混音处理器的参数，输出结果具有可解释性。实验结果表明，本方法优于已有的混音反演方法。