論文の概要: Unsupervised Estimation of Nonlinear Audio Effects: Comparing Diffusion-Based and Adversarial approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04751v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 05:56:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:10:03.385713
• Title: Unsupervised Estimation of Nonlinear Audio Effects: Comparing Diffusion-Based and Adversarial approaches
• Title（参考訳）: 非線形音響効果の教師なし推定:拡散法と逆法の比較
• Authors: Eloi Moliner, Michal Švento, Alec Wright, Lauri Juvela, Pavel Rajmic, Vesa Välimäki,
• Abstract要約: ペア入力出力信号にアクセスせずに正確な非線形音響効果を推定することは難しい問題である。 ブラインドシステム同定のための拡散生成モデルに基づいて,未知の非線形効果を推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.716673477398126
• License:
• Abstract: Accurately estimating nonlinear audio effects without access to paired input-output signals remains a challenging problem.This work studies unsupervised probabilistic approaches for solving this task. We introduce a method, novel for this application, based on diffusion generative models for blind system identification, enabling the estimation of unknown nonlinear effects using black- and gray-box models. This study compares this method with a previously proposed adversarial approach, analyzing the performance of both methods under different parameterizations of the effect operator and varying lengths of available effected recordings.Through experiments on guitar distortion effects, we show that the diffusion-based approach provides more stable results and is less sensitive to data availability, while the adversarial approach is superior at estimating more pronounced distortion effects. Our findings contribute to the robust unsupervised blind estimation of audio effects, demonstrating the potential of diffusion models for system identification in music technology.
• Abstract（参考訳）: ペア入力出力信号にアクセスせずに正確な非線形音響効果を推定することは難しい問題であり、この課題を解決するための教師なし確率論的アプローチについて研究する。 ブラインドシステム同定のための拡散生成モデルに基づいて,ブラックボックスモデルとグレイボックスモデルを用いて未知の非線形効果を推定する手法を提案する。 本研究では,本手法を従来提案した逆解析手法と比較し,効果演算子の異なるパラメータ化と利用可能な効果記録の長さの異なる条件下での両手法の性能を解析し,拡散法がより安定な結果を提供し,データ可用性に敏感であり,逆解析法の方がより顕著な歪み効果を推定できることを示した。 本研究は,音楽技術におけるシステム同定のための拡散モデルの可能性を示すとともに,音楽効果の頑健なブラインド推定に寄与する。

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