論文の概要: Comparative Study of State-based Neural Networks for Virtual Analog Audio Effects Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04124v6
• Date: Wed, 06 Aug 2025 08:29:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 16:23:14.323528
• Title: Comparative Study of State-based Neural Networks for Virtual Analog Audio Effects Modeling
• Title（参考訳）: 仮想アナログ音響効果モデリングのための状態ベースニューラルネットワークの比較検討
• Authors: Riccardo Simionato, Stefano Fasciani,
• Abstract要約: 仮想アナログモデリングにおける最近の機械学習の応用について検討する。 我々は、ステートスペースモデルと線形リカレントユニットを、より一般的なLSTMネットワークと比較する。 我々の測定基準は、信号のエネルギーと周波数を正確に再現するモデルの能力を評価することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Artificial neural networks are a promising technique for virtual analog modeling, having shown particular success in emulating distortion circuits. Despite their potential, enhancements are needed to enable effect parameters to influence the network's response and to achieve a low-latency output. While hybrid solutions, which incorporate both analytical and black-box techniques, offer certain advantages, black-box approaches, such as neural networks, can be preferable in contexts where rapid deployment, simplicity, or adaptability are required, and where understanding the internal mechanisms of the system is less critical. In this article, we explore the application of recent machine learning advancements for virtual analog modeling. We compare State-Space models and Linear Recurrent Units against the more common LSTM networks, with a variety of audio effects. We evaluate the performance and limitations of these models using multiple metrics, providing insights for future research and development. Our metrics aim to assess the models' ability to accurately replicate the signal's energy and frequency contents, with a particular focus on transients. The Feature-wise Linear Modulation method is employed to incorporate effect parameters that influence the network's response, enabling dynamic adaptability based on specified conditions. Experimental results suggest that LSTM networks offer an advantage in emulating distortions and equalizers, although performance differences are sometimes subtle yet statistically significant. On the other hand, encoder-decoder configurations of Long Short-Term Memory networks and State-Space models excel in modeling saturation and compression, effectively managing the dynamic aspects inherent in these effects. However, no models effectively emulate the low-pass filter, and Linear Recurrent Units show inconsistent performance across various audio effects.
• Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワークは仮想アナログモデリングにおいて有望な技術であり、歪み回路をエミュレートすることに成功した。 その可能性にもかかわらず、効果パラメーターがネットワークの応答に影響し、低レイテンシ出力を達成するためには、拡張が必要である。 分析的手法とブラックボックス技術の両方を取り入れたハイブリッドソリューションには一定の利点があるが、ニューラルネットワークのようなブラックボックスアプローチは、迅速なデプロイメント、単純性、適応性が必要であり、システムの内部メカニズムの理解が重要でない状況において好まれる。 本稿では,最近の機械学習の仮想アナログモデリングへの応用について検討する。 我々は、より一般的なLSTMネットワークと比較して、State-SpaceモデルとLinear Recurrent Unitsを比較し、様々なオーディオ効果を示す。 我々は、これらのモデルの性能と限界を複数の指標を用いて評価し、将来の研究開発のための洞察を提供する。 我々の測定基準は、信号のエネルギーと周波数を正確に再現するモデルの能力を評価することを目的としており、特にトランジェントに焦点を当てている。 特徴量線形変調法を用いて、ネットワークの応答に影響を与える効果パラメータを組み込むことにより、特定の条件に基づいて動的適応性を実現する。 実験の結果、LSTMネットワークは歪みや等化器のエミュレートに有利であるが、性能差は微妙だが統計的に有意である。 一方,Long Short-Term Memory Network と State-Space Model のエンコーダ・デコーダ構成は飽和や圧縮のモデル化に優れ,これらの効果に固有の動的側面を効果的に管理できる。 しかし、低域フィルタを効果的にエミュレートするモデルはなく、線形リカレントユニットは様々な音響効果で不整合性を示す。

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