論文の概要: Neural Synthesis of Footsteps Sound Effects with Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09605v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 20:04:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 03:25:08.814866
• Title: Neural Synthesis of Footsteps Sound Effects with Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成的対向ネットワークを用いた足音効果のニューラル合成
• Authors: Marco Comunit\`a, Huy Phan, Joshua D. Reiss
• Abstract要約: 本稿では,フットステップ音響効果にニューラル合成を適用した最初の試みについて述べる。 私たちのアーキテクチャは、記録されたサンプルと同じくらいのリアリズムスコアに達し、励ましの結果を示しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.78990136075145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Footsteps are among the most ubiquitous sound effects in multimedia applications. There is substantial research into understanding the acoustic features and developing synthesis models for footstep sound effects. In this paper, we present a first attempt at adopting neural synthesis for this task. We implemented two GAN-based architectures and compared the results with real recordings as well as six traditional sound synthesis methods. Our architectures reached realism scores as high as recorded samples, showing encouraging results for the task at hand.
• Abstract（参考訳）: フットステップはマルチメディアアプリケーションで最もユビキタスな音効果の一つである。 音響的特徴の理解とフットステップ音響効果の合成モデルの開発には,かなりの研究がある。 本稿では,本課題にニューラルシンセシスを適用した最初の試みを提案する。 GANアーキテクチャを2つ実装し、実際の録音結果と従来の6つの音声合成手法を比較した。 私たちのアーキテクチャは、記録されたサンプルよりも高いリアリズムスコアに達しました。

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