論文の概要: Evaluating Neural Networks Architectures for Spring Reverb Modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04953v1
- Date: Sun, 8 Sep 2024 02:37:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 20:00:10.385778
- Title: Evaluating Neural Networks Architectures for Spring Reverb Modelling
- Title（参考訳）: Spring Reverbモデリングのためのニューラルネットワークアーキテクチャの評価
- Authors: Francesco Papaleo, Xavier Lizarraga-Seijas, Frederic Font,
- Abstract要約: スプリングレバーブの電気機械的機能により、デジタル領域で完全にエミュレートすることが難しい非線形システムとなる。
我々は、畳み込みモデルと繰り返しモデルを含む5つの異なるニューラルネットワークアーキテクチャを比較し、この音響効果の特性を再現する効果を評価する。
本稿では,春の残響領域における現在のブラックボックスモデリング技術の境界線を推し進めることを目的として,パラメトリック制御を提供するニューラルオーディオアーキテクチャに焦点を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21847754147782888
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reverberation is a key element in spatial audio perception, historically achieved with the use of analogue devices, such as plate and spring reverb, and in the last decades with digital signal processing techniques that have allowed different approaches for Virtual Analogue Modelling (VAM). The electromechanical functioning of the spring reverb makes it a nonlinear system that is difficult to fully emulate in the digital domain with white-box modelling techniques. In this study, we compare five different neural network architectures, including convolutional and recurrent models, to assess their effectiveness in replicating the characteristics of this audio effect. The evaluation is conducted on two datasets at sampling rates of 16 kHz and 48 kHz. This paper specifically focuses on neural audio architectures that offer parametric control, aiming to advance the boundaries of current black-box modelling techniques in the domain of spring reverberation.
- Abstract（参考訳）: 残響は空間的音声知覚において重要な要素であり、歴史的にはプレートやバネの残響などのアナログデバイスを用いて達成され、過去数十年で仮想アナログモデリング(VAM)の異なるアプローチを可能にしたデジタル信号処理技術によって達成された。
スプリングレバーブの電気機械的機能により、ホワイトボックスモデリング技術を用いてデジタル領域で完全にエミュレートすることが難しい非線形システムとなる。
本研究では、畳み込みモデルと繰り返しモデルを含む5つの異なるニューラルネットワークアーキテクチャを比較し、この音響効果の特性を再現する効果を評価する。
この評価は、サンプリングレートが16kHzと48kHzの2つのデータセットで実施される。
本稿では,春の残響領域における現在のブラックボックスモデリング技術の境界線を推し進めることを目的として,パラメトリック制御を提供するニューラルオーディオアーキテクチャに焦点を当てた。
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