論文の概要: SerumRNN: Step by Step Audio VST Effect Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03876v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 16:32:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 12:48:33.232677
• Title: SerumRNN: Step by Step Audio VST Effect Programming
• Title（参考訳）: SerumRNN: ステップバイステップオーディオVSTエフェクトプログラミング
• Authors: Christopher Mitcheltree, Hideki Koike
• Abstract要約: SerumRNNは、ユーザーの入力音声を目的の音声に変更するためのオーディオエフェクトを適用するためのステップバイステップの指示を提供するシステムです。 その結果、SerumRNNはさまざまなオーディオエフェクトとシンセサイザープリセットに有用なフィードバックを提供することができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.35125491671331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Learning to program an audio production VST synthesizer is a time consuming process, usually obtained through inefficient trial and error and only mastered after years of experience. As an educational and creative tool for sound designers, we propose SerumRNN: a system that provides step-by-step instructions for applying audio effects to change a user's input audio towards a desired sound. We apply our system to Xfer Records Serum: currently one of the most popular and complex VST synthesizers used by the audio production community. Our results indicate that SerumRNN is consistently able to provide useful feedback for a variety of different audio effects and synthesizer presets. We demonstrate the benefits of using an iterative system and show that SerumRNN learns to prioritize effects and can discover more efficient effect order sequences than a variety of baselines.
• Abstract（参考訳）: 音声生成VSTシンセサイザーをプログラムする学習は、通常、非効率な試行錯誤によって得られる時間のかかるプロセスであり、長年の経験の後にのみ習得される。 音声設計者のための教育的・創造的なツールとして,音声効果を適用し,ユーザの入力音声を所望の音声へ変更するためのステップ・バイ・ステップの指示を行うシステムであるsoseornnを提案する。 我々はXfer Records Serumにシステムを適用し、現在オーディオ制作コミュニティで使われている最もポピュラーで複雑なVSTシンセサイザーの1つである。 以上の結果から,SerumRNNは様々なオーディオ効果やシンセサイザープリセットに対して,常に有用なフィードバックを提供することができることがわかった。 本稿では,反復システムの利点を示し,SerumRNNがエフェクトの優先順位付けを学習し,様々なベースラインよりも効率の良いエフェクト順序列を発見できることを示す。

関連論文リスト

• Robust AI-Synthesized Speech Detection Using Feature Decomposition Learning and Synthesizer Feature Augmentation [52.0893266767733]
  本稿では,特徴分解を利用して合成者非依存のコンテンツ特徴を学習する頑健なディープフェイク音声検出手法を提案する。 異なる合成器特性に対するモデルのロバスト性を高めるために,合成器の特徴増強戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T03:57:21Z)
• 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)
• Enhancing the vocal range of single-speaker singing voice synthesis with melody-unsupervised pre-training [82.94349771571642]
  本研究では, メロディ非教師型マルチスピーカ事前学習法を提案し, シングルスピーカの発声域を拡大する。 合成音声のリズム自然性を改善するために、識別可能な持続時間調整器を導入するのは、これが初めてである。 実験により,提案したSVSシステムは,音質と自然性の両方において,ベースラインよりも優れていることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T06:40:41Z)
• Large-scale unsupervised audio pre-training for video-to-speech synthesis [64.86087257004883]
  音声合成は、話者の無声映像から音声信号を再構成する作業である。 本稿では,24kHzで3,500時間以上のオーディオデータをエンコーダ・デコーダモデルでトレーニングすることを提案する。 次に、事前学習したデコーダを用いて、音声合成タスクの音声デコーダを初期化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T13:31:33Z)
• Make-A-Voice: Unified Voice Synthesis With Discrete Representation [77.3998611565557]
  Make-A-Voiceは、個別表現から音声信号を合成・操作するための統合されたフレームワークである。 我々は,Make-A-Voiceは,競合するベースラインモデルと比較して,音質とスタイルの類似性が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T17:59:26Z)
• LA-VocE: Low-SNR Audio-visual Speech Enhancement using Neural Vocoders [53.30016986953206]
  雑音の多い音声・視覚音声からのメルスペクトルをトランスフォーマーベースアーキテクチャにより予測する2段階のアプローチであるLA-VocEを提案する。 我々は、何千もの話者と11以上の異なる言語でフレームワークを訓練し、評価し、異なるレベルのバックグラウンドノイズや音声干渉に適応するモデルの能力について研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T15:27:55Z)
• Synthesizer Preset Interpolation using Transformer Auto-Encoders [4.213427823201119]
  本稿では,マルチヘッドアテンションブロックを用いてプリセットを同時に処理するバイモーダルオートエンコーダニューラルネットワークと,畳み込みを用いたオーディオを導入する。 このモデルは、100以上のパラメータを持つ一般的な周波数変調シンセサイザーでテストされている。 トレーニング後、提案したモデルは、ライブまたはサウンドデザインタスクのための商用シンセサイザーに統合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T15:20:18Z)
• DrumGAN VST: A Plugin for Drum Sound Analysis/Synthesis With Autoencoding Generative Adversarial Networks [0.0]
  本稿では、DrumGAN VSTについて述べる。DrumGAN VSTは、ジェネレーティブ・アドリアル・ネットワークを用いてドラム音を合成するためのプラグインである。 DrumGAN VSTは44.1kHzのサンプルレートオーディオで動作し、独立した連続的な計器クラスコントロールを提供し、GANの潜伏空間に音をマッピングする符号化ニューラルネットワークを備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T15:44:19Z)
• Sound2Synth: Interpreting Sound via FM Synthesizer Parameters Estimation [19.13182347908491]
  音色を最適に復元するパラメータの集合を推定する問題は、重要かつ複雑な問題である。 我々は,この問題を解決するために,マルチモーダルなディープラーニングベースのパイプラインSound2 Synthと,ネットワーク構造であるPrime-Dilated Convolution(PDC)を提案する。 提案手法はSOTAだけでなく,一般的なFMシンセサイザーであるデキシードシンセサイザーにも適用可能な最初の実世界の結果となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T06:55:29Z)
• White-box Audio VST Effect Programming [18.35125491671331]
  ユーザの音声信号を所望の音に変化させるために、音声効果を適用するためのステップバイステップの指示を提供するホワイトボックス反復システムを提案する。 以上の結果から,本システムは様々な音響効果やシンセサイザー・プリセットに対する有用なフィードバックを一貫して提供できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-05T13:45:17Z)
• 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。