論文の概要: Synthesizer Preset Interpolation using Transformer Auto-Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16984v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 15:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 19:57:32.645452
• Title: Synthesizer Preset Interpolation using Transformer Auto-Encoders
• Title（参考訳）: トランスオートエンコーダを用いた合成器プリセット補間
• Authors: Gwendal Le Vaillant, Thierry Dutoit
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.213427823201119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sound synthesizers are widespread in modern music production but they increasingly require expert skills to be mastered. This work focuses on interpolation between presets, i.e., sets of values of all sound synthesis parameters, to enable the intuitive creation of new sounds from existing ones. We introduce a bimodal auto-encoder neural network, which simultaneously processes presets using multi-head attention blocks, and audio using convolutions. This model has been tested on a popular frequency modulation synthesizer with more than one hundred parameters. Experiments have compared the model to related architectures and methods, and have demonstrated that it performs smoother interpolations. After training, the proposed model can be integrated into commercial synthesizers for live interpolation or sound design tasks.
• Abstract（参考訳）: サウンドシンセサイザーは現代の音楽制作で広く普及しているが、熟練のスキルを身につける必要がある。 この研究は、すべての音合成パラメータの値のセットであるプリセット間の補間に焦点を当て、既存の音から新しい音を直感的に生成できるようにする。 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合成器でテストされている。 実験では、モデルを関連するアーキテクチャや手法と比較し、よりスムーズな補間を行うことを示した。 トレーニング後,提案モデルは実演補間や音響設計作業のために市販の合成装置に組み込むことができる。

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