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音乐源分离涉及一个较大的输入字段，以对音频信号的长期依赖性进行建模。先前的基于卷积神经网络（CNN）的方法使用顺序向下和向上采样的特征图或膨胀卷积来解决大型输入场建模。.. 在本文中，我们声称在单个卷积层中快速增加接收场和同时建模多分辨率数据的重要性，并提出了一种新颖的CNN体系结构，称为密集连接扩

涉及高分辨率密集预测的任务需要对大型输入字段中的本地和全局模式进行建模。尽管局部和全局结构通常相互依赖，并且它们的同时建模很重要，但是许多基于卷积神经网络（CNN）的方法仅几次交换不同分辨率的表示。.. 在本文中，我们主张进行多分辨率表示的密集同时建模的重要性，并提出一种新颖的CNN体系结构，称为密