論文の概要: WildFX: A DAW-Powered Pipeline for In-the-Wild Audio FX Graph Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10534v1
- Date: Mon, 14 Jul 2025 17:55:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 18:48:25.659055
- Title: WildFX: A DAW-Powered Pipeline for In-the-Wild Audio FX Graph Modeling
- Title（参考訳）: WildFX: アプリ内オーディオFXグラフモデリングのためのDAW駆動パイプライン
- Authors: Qihui Yang, Taylor Berg-Kirkpatrick, Julian McAuley, Zachary Novack,
- Abstract要約: WildFXはDockerでコンテナ化されたパイプラインで、豊富なエフェクトグラフを持つマルチトラックオーディオミキシングデータセットを生成する。
WildFXは、VST/VLAPST3/LV2/Cフォーマットで、クロスプラットフォームの商用プラグインまたはあらゆるプラグインのシームレスな統合をサポートする。
実験では、グラフの混合、プラグイン/ゲインパラメータのブラインド推定、実践的なDSP要求によるAI研究のブリッジ機能を通じて、パイプラインの有効性を実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.61383132919089
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite rapid progress in end-to-end AI music generation, AI-driven modeling of professional Digital Signal Processing (DSP) workflows remains challenging. In particular, while there is growing interest in neural black-box modeling of audio effect graphs (e.g. reverb, compression, equalization), AI-based approaches struggle to replicate the nuanced signal flow and parameter interactions used in professional workflows. Existing differentiable plugin approaches often diverge from real-world tools, exhibiting inferior performance relative to simplified neural controllers under equivalent computational constraints. We introduce WildFX, a pipeline containerized with Docker for generating multi-track audio mixing datasets with rich effect graphs, powered by a professional Digital Audio Workstation (DAW) backend. WildFX supports seamless integration of cross-platform commercial plugins or any plugins in the wild, in VST/VST3/LV2/CLAP formats, enabling structural complexity (e.g., sidechains, crossovers) and achieving efficient parallelized processing. A minimalist metadata interface simplifies project/plugin configuration. Experiments demonstrate the pipeline's validity through blind estimation of mixing graphs, plugin/gain parameters, and its ability to bridge AI research with practical DSP demands. The code is available on: https://github.com/IsaacYQH/WildFX.
- Abstract（参考訳）: エンドツーエンドのAI音楽生成の急速な進歩にもかかわらず、プロフェッショナルなDSP(Digital Signal Processing)ワークフローのAI駆動モデリングは依然として困難である。
特に、音声エフェクトグラフ(例えば、リバーブ、圧縮、等化)のニューラルブラックボックスモデリングへの関心が高まっている一方で、AIベースのアプローチは、プロフェッショナルワークフローで使用されるニュアンス信号フローとパラメータの相互作用を再現するのに苦労している。
既存の差別化可能なプラグインアプローチは、しばしば現実世界のツールから分岐し、等価な計算制約の下で単純化されたニューラルネットワークと比較してパフォーマンスが劣る。
WildFXはDockerでコンテナ化されたパイプラインで、プロのDigital Audio Workstation(DAW)バックエンドをベースとして、リッチエフェクトグラフを備えたマルチトラックオーディオミキシングデータセットを生成する。
WildFXは、VST/VST3/LV2/CLAPフォーマットで、クロスプラットフォームの商用プラグインやプラグインのシームレスな統合をサポートし、構造的な複雑さ(例えば、サイドチェーン、クロスオーバー)を可能にし、効率的な並列処理を実現する。
ミニマリストのメタデータインターフェースは、プロジェクト/プラグインの設定を単純化する。
実験では、グラフの混合、プラグイン/ゲインパラメータのブラインド推定、実践的なDSP要求によるAI研究のブリッジ機能を通じて、パイプラインの有効性を実証している。
コードは、https://github.com/IsaacYQH/WildFXで入手できる。
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