論文の概要: DiffMoog: a Differentiable Modular Synthesizer for Sound Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12570v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 08:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 16:16:57.240251
• Title: DiffMoog: a Differentiable Modular Synthesizer for Sound Matching
• Title（参考訳）: DiffMoog:サウンドマッチングのためのモジュラー合成器
• Authors: Noy Uzrad, Oren Barkan, Almog Elharar, Shlomi Shvartzman, Moshe Laufer, Lior Wolf, Noam Koenigstein
• Abstract要約: DiffMoogはモジュラーシンセサイザーで、一般に商用機器で見られるモジュールの集合を包含する。 差別化が可能であるため、ニューラルネットワークとの統合が可能になり、自動サウンドマッチングが可能になる。 我々はDiffMoogとエンドツーエンドのサウンドマッチングフレームワークを組み合わせたオープンソースのプラットフォームを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.33168531500444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents DiffMoog - a differentiable modular synthesizer with a comprehensive set of modules typically found in commercial instruments. Being differentiable, it allows integration into neural networks, enabling automated sound matching, to replicate a given audio input. Notably, DiffMoog facilitates modulation capabilities (FM/AM), low-frequency oscillators (LFOs), filters, envelope shapers, and the ability for users to create custom signal chains. We introduce an open-source platform that comprises DiffMoog and an end-to-end sound matching framework. This framework utilizes a novel signal-chain loss and an encoder network that self-programs its outputs to predict DiffMoogs parameters based on the user-defined modular architecture. Moreover, we provide insights and lessons learned towards sound matching using differentiable synthesis. Combining robust sound capabilities with a holistic platform, DiffMoog stands as a premier asset for expediting research in audio synthesis and machine learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、商用機器で一般的に見られる包括的なモジュールセットを持つ微分可能なモジュラーシンセサイザdiffmoogを提案する。 差別化が可能であるため、ニューラルネットワークとの統合、自動サウンドマッチング、所定のオーディオ入力の複製が可能になる。 特に、DiffMoogは変調機能(FM/AM)、低周波発振器(LFO)、フィルタ、エンベロープシェイパー、ユーザがカスタムシグナルチェーンを作成できる機能を提供する。 我々はdiffmoogとエンド・ツー・エンドのサウンドマッチングフレームワークからなるオープンソースプラットフォームを紹介する。 このフレームワークは、新しい信号チェーン損失と、その出力を自己プログラムしてDiffMoogsパラメータをユーザ定義のモジュラアーキテクチャに基づいて予測するエンコーダネットワークを利用する。 さらに, 可微分合成を用いた音響マッチングについて, 知見と教訓を提供する。 強固な音響能力を総合的なプラットフォームと組み合わせることで、diffmoogは音声合成と機械学習の研究を迅速化するための重要な資産となっている。

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