論文の概要: HARP 2.0: Expanding Hosted, Asynchronous, Remote Processing for Deep Learning in the DAW
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02977v1
- Date: Tue, 04 Mar 2025 20:01:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-06 17:18:40.649705
- Title: HARP 2.0: Expanding Hosted, Asynchronous, Remote Processing for Deep Learning in the DAW
- Title（参考訳）: HARP 2.0:DAWにおけるディープラーニングのためのホスト型、非同期、リモート処理の拡張
- Authors: Christodoulos Benetatos, Frank Cwitkowitz, Nathan Pruyne, Hugo Flores Garcia, Patrick O'Reilly, Zhiyao Duan, Bryan Pardo,
- Abstract要約: HARP 2.0は、ホストされた非同期のリモート処理を通じて、ディープラーニングモデルをデジタルオーディオワークステーション(DAW)に導入する。
任意の変換を実行するために、プラグインインターフェースから任意のGradioエンドポイントを介してオーディオをルーティングすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.32614229984195
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: HARP 2.0 brings deep learning models to digital audio workstation (DAW) software through hosted, asynchronous, remote processing, allowing users to route audio from a plug-in interface through any compatible Gradio endpoint to perform arbitrary transformations. HARP renders endpoint-defined controls and processed audio in-plugin, meaning users can explore a variety of cutting-edge deep learning models without ever leaving the DAW. In the 2.0 release we introduce support for MIDI-based models and audio/MIDI labeling models, provide a streamlined pyharp Python API for model developers, and implement numerous interface and stability improvements. Through this work, we hope to bridge the gap between model developers and creatives, improving access to deep learning models by seamlessly integrating them into DAW workflows.
- Abstract（参考訳）: HARP 2.0は、ホストされた非同期のリモート処理を通じて、デジタルオーディオワークステーション(DAW)ソフトウェアにディープラーニングモデルをもたらす。
HARPはエンドポイント定義コントロールと処理されたオーディオインプラグをレンダリングするので、DAWを離れることなく、さまざまな最先端のディープラーニングモデルを探索することができる。
2.0リリースでは、MIDIベースのモデルとオーディオ/MIDIラベリングモデルのサポート、モデル開発者のための合理化されたpyharp Python APIの提供、多数のインターフェースと安定性の改善を実装しています。
この作業を通じて、モデル開発者とクリエイティブのギャップを埋め、DAWワークフローにシームレスに統合することで、ディープラーニングモデルへのアクセスを改善したいと思っています。
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