Audio iturrien bereizketa

**Audio iturrien bereizketa** audio seinale multzo baten soinuen bereizketa da. Nahaste baten parte den soinu bakoitzari iturri deritzogu. Betebeharra audio iturrietako bat bakarrik bereiztea izan daiteke, baita seinalearen parte diren guztiak ere. Hori helburuaren araberakoa da: pertsona bakar baten diskurtsoa argi entzun, abesti baten instrumentu bolumena doitu, karaokea, zarata kendu…

Matematikoki, hurrengo erara adierazten da seinale multzo bat:

y(t)=\sum_{i=1}^N {x_i}(t)

N iturri kopurua eta xi(t) horietako iturri bakoitza izanik.

Iturrien bereizmena gauzatzeko momentuan, hainbat zailtasun aurki daitezke:
* Iturria eta horren ezaugarrien ezjakintasuna
* Nahaste prozesuaren eta horren ezaugarrien ezjakintasuna
* Iturri eta nahaste kopuruen arteko harremana
* Banaketa prozesuak dituen mugak

Hala ere, garatutako metodoei eta aztertu nahi den audioen ezaugarriei esker, audio iturrien bereizketa gauzatu ahalko da.

## Metodoak 
### Sorta eraketa 
Sorta eraketa (ingelesez *beamforming*) audio iturrien bereizketan erabilitako metodoa da, mikrofono array baten espazio-orientazioaz baliatzen dena.

Metodo honek patroi direktiboak erabiltzen ditu hartzailean, non jatorri zehatz batetik seinaleak jasotzen dituen. Horrela, nahi ez diren seinaleak edota zarata ahultzea lortzen da.

Gainera, matematika eragiketa batzuk gauzatuz eta seinaleen atzerapena aztertuz, soinuaren jatorria zein den jakin daiteke. Horri esker, iturrien bereizketa gauzatu ahalko da.

Ikasketa automatiko algoritmoak gai dira, batetik, ez-jarraitasunak modelatzeko eta, bestetik, beste algoritmo batzuk baino inplementazio azkarragoak eskaintzeko. Algoritmo hauek gainbegiratutako ikasketa arazoak bezala adierazten dira, xede-taldeak (ahotsa, hari-instrumentuak...) eta kostu-funtzio desberdinak erabiliz.

Sare sakonak hainbat audio nahasketetan probak eginez funtzionatzen dute. Sareak iturri batentzako irteera bat sortzen du. Ondoren, behin isolatuta, perfektua izango litzatekeen iturriarekin konparatzen da. Mota honetako konparaketak sarea eguneratzeko erabiltzen dira. Horrela, sarea berriz erabiltzen denean benetako iturriaren antz handiagoa izango du irteerak.

* Geruzak
* Aktibazio-funtzioak
* Normalizazioa
* Baztertzea

## Aplikazioak 
### Ahotsaren bereizketa eta hobekuntza 
Audio iturrien bereizketan hedatuen dagoen aplikazio bat ahotsaren bereizketa da.

#### Softwareak 
Musika iturrien bereizketa gauzatzen duten hainbat software daude eta gehienak adimen artifizialaz baliatzen dira. Horietako bakoitzak bereizketa era eta helburu desberdinak ditu. Badaude alde batetik ahotsa eta bestetik musika-tresnak bereizten dituztenak. Beste batzuek musika-tresnak taldeetan sailkatzen dituzte. Ondoren software batzuk eta haien bereizketa-ereduak aipatzen dira:

* Moises
** 2 audio-pista: ahotsa eta musika-tresnak.
** 4 audio-pista: ahotsa, bateria, baxua eta bestelakoak.
* Vocal Remover and Isolation
** 2 audio-pista: ahotsa eta musika-tresnak.
** 4 audio-pista: ahotsa, bateria, baxua eta bestelakoak.
* LALAL
** Hurrengoen artean aukeratu: ahotsa eta instrumentuak, bateria, baxua, ahotsa eta zarata, gitarra elektrikoa, gitarra akustikoa, pianoa, sintetizadorea, hari-instrumentu eta haize-instrumentuak.
* Melody
** 2 audio-pista: ahotsa eta instrumentuak.
** 4 audio-pista: ahotsa, bateria, baxua eta bestelakoak.
* AudioMuse.ai
** Hamar audio mota bereizi: Ahotsa eta Instrumentala, Gitarra akustikoa, Kordak, Bateriak, Gitarra elektrikoa, Haizea, Baxua, Pianoa, Ahotsa eta Zarata, Sintetizadorea.
* Media.io
** Ahotsa ezabatzea.
* Acapela extractor
** Ahotsa bakarrik mantendu.
* Vocals Remover
** Ahotsa ezabatzea.
* Splitter
** 2 audio-pista: ahotsa eta instrumentuak.
** 5 audio-pista: ahotsa, bateria, baxua, pianoa eta bestelakoak.

## Erreferentziak 
## Ikus, gainera 
*Adimen artifizial
*Uhin
*Musikologia
*Hizketaren sintesi

## Kanpo estekak 
* https://musicinformationretrieval.com/
* https://research.deezer.com/projects/spleeter.html
* https://github.com/deezer/spleeter
* http://archives.ismir.net/ismir2019/latebreaking/000036.pdf
* https://github.com/facebookresearch/demucs
* https://www.youtube.com/watch?v=4_l31Vucrmo
* https://arxiv.org/pdf/1906.02618.pdf
* https://zenodo.org/records/1117372
* https://source-separation.github.io/tutorial/data/musdb18.html
* https://arxiv.org/pdf/1804.06267.pdf
* https://ismir.net/