論文の概要: Differentiable Grey-box Modelling of Phaser Effects using Frame-based
Spectral Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01332v1
- Date: Fri, 2 Jun 2023 07:53:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 16:25:53.798327
- Title: Differentiable Grey-box Modelling of Phaser Effects using Frame-based
Spectral Processing
- Title（参考訳）: フレームベーススペクトル処理による位相効果の微分可能なグレイボックスモデリング
- Authors: Alistair Carson, Cassia Valentini-Botinhao, Simon King, Stefan Bilbao
- Abstract要約: 本研究は位相効果をモデル化するデジタル信号処理手法を提案する。
提案モデルでは,周波数領域に時間変化フィルタを実装するために,短いフレームで音声を処理する。
このモデルでは、解釈可能なパラメータと調整可能なパラメータを保持しながら、アナログ参照デバイスをエミュレートするように訓練できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.053861381437827
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning approaches to modelling analog audio effects have seen
intensive investigation in recent years, particularly in the context of
non-linear time-invariant effects such as guitar amplifiers. For modulation
effects such as phasers, however, new challenges emerge due to the presence of
the low-frequency oscillator which controls the slowly time-varying nature of
the effect. Existing approaches have either required foreknowledge of this
control signal, or have been non-causal in implementation. This work presents a
differentiable digital signal processing approach to modelling phaser effects
in which the underlying control signal and time-varying spectral response of
the effect are jointly learned. The proposed model processes audio in short
frames to implement a time-varying filter in the frequency domain, with a
transfer function based on typical analog phaser circuit topology. We show that
the model can be trained to emulate an analog reference device, while retaining
interpretable and adjustable parameters. The frame duration is an important
hyper-parameter of the proposed model, so an investigation was carried out into
its effect on model accuracy. The optimal frame length depends on both the rate
and transient decay-time of the target effect, but the frame length can be
altered at inference time without a significant change in accuracy.
- Abstract（参考訳）: アナログオーディオ効果をモデル化する機械学習のアプローチは近年、特にギターアンプのような非線形時間不変効果の文脈で集中的に研究されている。
しかし、位相器のような変調効果については、その効果のゆっくりとした時間変化の性質を制御する低周波発振器の存在により、新たな課題が生じる。
既存のアプローチでは、この制御信号の事前確認が必要か、あるいは実装において非因果的であった。
本研究は,基礎となる制御信号と時間変化スペクトル応答を共同で学習する位相効果をモデル化する,微分可能なディジタル信号処理手法を提案する。
提案するモデルでは,周波数領域に時間変化フィルタを実装し,典型的なアナログ位相回路トポロジに基づく転送関数を持つ短いフレームで音声を処理する。
モデルは,解釈可能なパラメータと調整可能なパラメータを保持しながら,アナログ参照装置をエミュレートするように訓練できることを示す。
フレーム長は,提案モデルの重要なハイパーパラメータであり,モデル精度への影響について検討した。
最適フレーム長は目標効果の速度と過渡減衰時間の両方に依存するが、フレーム長は精度の大幅な変化を伴わずに推算時に変更できる。
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