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。
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