論文の概要: HpRNet : Incorporating Residual Noise Modeling for Violin in a Variational Parametric Synthesizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08405v1
• Date: Wed, 19 Aug 2020 12:48:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 12:45:32.960846
• Title: HpRNet : Incorporating Residual Noise Modeling for Violin in a Variational Parametric Synthesizer
• Title（参考訳）: HpRNet : 変分パラメトリック合成器におけるビオリンの残留雑音モデルの導入
• Authors: Krishna Subramani, Preeti Rao
• Abstract要約: そこで我々は,高音域の演奏スタイルにおいて,弓音が不可欠な部分であるカルナティック・ヴァイオリン記録のデータセットを提案する。 信号の高調波成分と残差成分、およびそれらの相互依存性についての知見を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.4219428942199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Models for Audio Synthesis have been gaining momentum in the last few years. More recently, parametric representations of the audio signal have been incorporated to facilitate better musical control of the synthesized output. In this work, we investigate a parametric model for violin tones, in particular the generative modeling of the residual bow noise to make for more natural tone quality. To aid in our analysis, we introduce a dataset of Carnatic Violin Recordings where bow noise is an integral part of the playing style of higher pitched notes in specific gestural contexts. We obtain insights about each of the harmonic and residual components of the signal, as well as their interdependence, via observations on the latent space derived in the course of variational encoding of the spectral envelopes of the sustained sounds.
• Abstract（参考訳）: 音声合成のための生成モデルはこの数年間で勢いを増している。 近年,音声信号のパラメトリック表現が組み込まれ,合成された出力の楽譜制御が容易になった。 本研究では,ヴァイオリン音のパラメトリックモデル,特に残弦音の生成モデルについて検討し,より自然な音質を実現する。 本分析の助けとなるために,特定のジェスチャー環境下で高音域の演奏スタイルにおいて,弓音が不可欠な部分である,カルナティックビオリン記録のデータセットを導入する。 持続する音のスペクトルエンベロープの変動符号化の過程から導かれる潜時空間の観測を通して、信号の高調波成分と残差成分、およびそれらの相互依存性についての知見を得る。

関連論文リスト

• Synthesizer Sound Matching Using Audio Spectrogram Transformers [2.5944208050492183]
  音声スペクトログラム変換器を用いた合成音声マッチングモデルを提案する。 本モデルでは,16個のパラメータの集合から生成されたサンプルのパラメータを再構成可能であることを示す。 また、音声の模倣をエミュレートする際、ドメイン外モデルの性能を示す音声例も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T16:58:14Z)
• AV-GS: Learning Material and Geometry Aware Priors for Novel View Acoustic Synthesis [62.33446681243413]
  ビュー音響合成は、音源が3Dシーンで出力するモノのオーディオを考慮し、任意の視点でオーディオを描画することを目的としている。 既存の手法では、音声合成の条件として視覚的手がかりを利用するため、NeRFベースの暗黙モデルが提案されている。 本研究では,シーン環境全体を特徴付ける新しいオーディオ・ビジュアル・ガウス・スプレイティング(AV-GS)モデルを提案する。 AV-GSが実世界のRWASやシミュレーションベースのSoundSpacesデータセットの既存の代替品よりも優れていることを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T08:34:12Z)
• Synthia's Melody: A Benchmark Framework for Unsupervised Domain Adaptation in Audio [4.537310370334197]
  無限の4秒のメロディをシミュレートできる新しい音声データ生成フレームワークであるSynthiaのメロディを提示する。 観測条件下で収集された既存のデータセットとは異なり、シンシアのメロディには観測されていないバイアスがない。 評価の結果,Synthia のメロディは,これらのモデルの様々な分布シフトに対する感受性を検証するための頑健なテストベッドを提供することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T15:46:06Z)
• Novel-View Acoustic Synthesis [140.1107768313269]
  本稿では,NVASタスクについて紹介する。 音源の視点で観測された視界と音から 見えない対象の視点から そのシーンの音を合成できるか? 空間内の任意の点の音を合成することを学ぶ視覚誘導音響合成(ViGAS)ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T18:49:58Z)
• Deep Performer: Score-to-Audio Music Performance Synthesis [30.95307878579825]
  Deep Performer(ディープ・パーフォーマー)は、音楽の楽譜合成のための新しいシステムである。 音声とは異なり、音楽はポリフォニーや長い音符を含むことが多い。 提案モデルでは, 鮮明なポリフォニーとハーモニック構造で楽曲を合成できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-12T10:36:52Z)
• DiffSinger: Diffusion Acoustic Model for Singing Voice Synthesis [53.19363127760314]
  DiffSingerは、音楽スコアで調整されたメログラムにノイズを反復的に変換するパラメータ化されたマルコフチェーンです。 中国の歌唱データセットで行った評価は、DiffSingerが最先端のSVSワークを顕著な差で上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T05:21:42Z)
• Visually Informed Binaural Audio Generation without Binaural Audios [130.80178993441413]
  記録のない効果的なパイプラインであるPseudoBinauralを提案します。 本研究では球面高調波分解と頭部関連インパルス応答(hrir)を用いて空間位置と受信音声の関係を同定する。 当社の記録のないパイプラインは、データセット間の評価において大きな安定性を示し、主観的な好みで匹敵するパフォーマンスを実現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T13:07:33Z)
• Vector-Quantized Timbre Representation [53.828476137089325]
  本稿では, スペクトル特性の近似分解を生成的特徴の集合で学習することにより, 個々の音色をより柔軟に合成することを目的とする。 音量分布の量子化表現を学習するために、大音量から切り離された離散潜在空間を持つオートエンコーダを導入する。 オーケストラ楽器と歌唱音声間の音声の翻訳結果と、ボーカルの模倣音から楽器への変換結果について詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T12:35:45Z)
• VaPar Synth -- A Variational Parametric Model for Audio Synthesis [78.3405844354125]
  本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を用いた変分パラメトリックシンセサイザVaPar Synthを提案する。 提案するモデルの性能は,ピッチを柔軟に制御した楽器音の再構成と生成によって実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T16:05:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。