論文の概要: The Mirrornet : Learning Audio Synthesizer Controls Inspired by Sensorimotor Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05695v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 02:28:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 15:30:53.923672
• Title: The Mirrornet : Learning Audio Synthesizer Controls Inspired by Sensorimotor Interaction
• Title（参考訳）: Mirrornet : 感覚運動の相互作用に触発された学習音声合成器制御
• Authors: Yashish M. Siriwardena, Guilhem Marion, Shihab Shamma
• Abstract要約: MirrorNetは、教師なしの方法で特定のオーディオシンセサイザーの制御を学習し、メロディを生成する。 結果は、MirrorNetがメロディを生成するシンセサイザーパラメータをどのように発見するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Experiments to understand the sensorimotor neural interactions in the human cortical speech system support the existence of a bidirectional flow of interactions between the auditory and motor regions. Their key function is to enable the brain to 'learn' how to control the vocal tract for speech production. This idea is the impetus for the recently proposed "MirrorNet", a constrained autoencoder architecture. In this paper, the MirrorNet is applied to learn, in an unsupervised manner, the controls of a specific audio synthesizer (DIVA) to produce melodies only from their auditory spectrograms. The results demonstrate how the MirrorNet discovers the synthesizer parameters to generate the melodies that closely resemble the original and those of unseen melodies, and even determine the best set parameters to approximate renditions of complex piano melodies generated by a different synthesizer. This generalizability of the MirrorNet illustrates its potential to discover from sensory data the controls of arbitrary motor-plants such as autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: ヒト皮質音声システムにおける感覚運動ニューロンの相互作用を理解する実験は、聴覚領域と運動領域の相互作用の双方向的流れの存在を支持する。 彼らの重要な機能は、脳が音声生成のための声道の制御方法を「学習」できるようにすることである。 このアイデアは、制約付きオートエンコーダアーキテクチャである"MirrorNet"の推進力である。 本稿では、ミラーネットを用いて、特定のオーディオシンセサイザー(diva)の制御を教師なしで学習し、その聴覚スペクトログラムからのみメロディを生成する。 その結果、MirrorNetがシンセサイザーパラメータを発見し、元のメロディと見えないメロディとによく似たメロディを生成し、異なるシンセサイザーによって生成された複雑なピアノメロディの近似的なリフレクションに最適な設定パラメータを決定できることを示した。 MirrorNetのこの一般化性は、センサーデータから自動運転車のような任意のモータープラントの制御を発見する可能性を示している。

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