論文の概要: Model and Deep learning based Dynamic Range Compression Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04337v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 00:33:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:45.182064
• Title: Model and Deep learning based Dynamic Range Compression Inversion
• Title（参考訳）: ダイナミックレンジ圧縮インバージョンに基づくモデルとディープラーニング
• Authors: Haoran Sun, Dominique Fourer, Hichem Maaref,
• Abstract要約: DRCの反転は、元のダイナミクスを復元し、新しいミックスを生成したり、オーディオ信号の全体的な品質を改善するのに役立つ。 DRCインバージョンのためのニューラルネットワークを用いたモデルベースアプローチを提案する。 その結果,提案手法の有効性とロバスト性について,いくつかの最先端手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.002024727237837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic Range Compression (DRC) is a popular audio effect used to control the dynamic range of a signal. Inverting DRC can also help to restore the original dynamics to produce new mixes and/or to improve the overall quality of the audio signal. Since, state-of-the-art DRC inversion techniques either ignore parameters or require precise parameters that are difficult to estimate, we fill the gap by combining a model-based approach with neural networks for DRC inversion. To this end, depending on the scenario, we use different neural networks to estimate DRC parameters. Then, a model-based inversion is completed to restore the original audio signal. Our experimental results show the effectiveness and robustness of the proposed method in comparison to several state-of-the-art methods, when applied on two music datasets.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックレンジ圧縮(Dynamic Range Compression、DRC)は、信号のダイナミックレンジを制御するために使われる一般的なオーディオ効果である。 DRCを反転させることは、元のダイナミクスを復元して新しいミックスを生成したり、オーディオ信号の全体的な品質を改善するのにも役立ちます。 現状のDRCインバージョン技術はパラメータを無視したり、推定が難しい正確なパラメータを必要とするため、モデルベースアプローチとDRCインバージョンのためのニューラルネットワークを組み合わせることでギャップを埋める。 この目的のために、シナリオに応じて、異なるニューラルネットワークを使用してDRCパラメータを推定する。 そして、モデルベースの反転が完了し、元の音声信号を復元する。 実験の結果,2つの音楽データセットに適用した場合,提案手法の有効性とロバスト性を示した。

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