論文の概要: Latent Diffusion Bridges for Unsupervised Musical Audio Timbre Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06096v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 22:16:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 19:40:45.178183
- Title: Latent Diffusion Bridges for Unsupervised Musical Audio Timbre Transfer
- Title（参考訳）: 教師なし楽音伝達のための潜時拡散ブリッジ
- Authors: Michele Mancusi, Yurii Halychansky, Kin Wai Cheuk, Chieh-Hsin Lai, Stefan Uhlich, Junghyun Koo, Marco A. Martínez-Ramírez, Wei-Hsiang Liao, Giorgio Fabbro, Yuhki Mitsufuji,
- Abstract要約: 音楽の音色伝達は、メロディック構造を保ちながら、音声信号の音色特性を変更することを伴う。
本稿では,CocoChoralesデータセットを用いて訓練した二層拡散ブリッジに基づく新しい手法を提案する。
Fr'echet Audio Distance (FAD) とメロディ保存をVAEGANとGFBと比較して低ピッチ距離 (DPD) で再現できることを示す実験結果を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.297133758909274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Music timbre transfer is a challenging task that involves modifying the timbral characteristics of an audio signal while preserving its melodic structure. In this paper, we propose a novel method based on dual diffusion bridges, trained using the CocoChorales Dataset, which consists of unpaired monophonic single-instrument audio data. Each diffusion model is trained on a specific instrument with a Gaussian prior. During inference, a model is designated as the source model to map the input audio to its corresponding Gaussian prior, and another model is designated as the target model to reconstruct the target audio from this Gaussian prior, thereby facilitating timbre transfer. We compare our approach against existing unsupervised timbre transfer models such as VAEGAN and Gaussian Flow Bridges (GFB). Experimental results demonstrate that our method achieves both better Fr\'echet Audio Distance (FAD) and melody preservation, as reflected by lower pitch distances (DPD) compared to VAEGAN and GFB. Additionally, we discover that the noise level from the Gaussian prior, $\sigma$, can be adjusted to control the degree of melody preservation and amount of timbre transferred.
- Abstract（参考訳）: 音楽の音色伝達は、旋律構造を保ちながら、音声信号の音色特性を変更するという難題である。
本稿では,ココホラレスデータセットを用いて訓練された二重拡散ブリッジに基づく新しい手法を提案する。
各拡散モデルは、ガウス事前を持つ特定の楽器で訓練される。
推測中、入力オーディオを対応するガウス先行にマッピングするソースモデルとしてモデルが指定され、ターゲットモデルとして別のモデルが指定され、このガウス先行からターゲットオーディオを再構成し、音色伝達を容易にする。
VAEGAN や Gaussian Flow Bridges (GFB) のような既存の教師なし音色伝達モデルとの比較を行った。
Fr'echet Audio Distance (FAD) とメロディ保存をVAEGANとGFBと比較して低ピッチ距離 (DPD) で再現できることを示す実験結果を得た。
さらに,ガウス前の音レベルである$\sigma$はメロディ保存の程度と音色伝達量を制御するために調整できることがわかった。
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