論文の概要: CAK: Emergent Audio Effects from Minimal Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02643v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 17:33:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.460215
- Title: CAK: Emergent Audio Effects from Minimal Deep Learning
- Title（参考訳）: CAK: 最小深層学習による創発的なオーディオ効果
- Authors: Austin Rockman,
- Abstract要約: 1つの3x3畳み込みカーネルは、パーソナライズされたコーパスから200個のサンプルをトレーニングすると、創発的なオーディオ効果が得られることを示す。
1) 出力 = input + (learned_pattern x control) と、ゼロコントロールでのID保存をサポートするソフトゲート機構、(2) AuGAN は、"これが本物か?" から "要求値を適用するか?
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We demonstrate that a single 3x3 convolutional kernel can produce emergent audio effects when trained on 200 samples from a personalized corpus. We achieve this through two key techniques: (1) Conditioning Aware Kernels (CAK), where output = input + (learned_pattern x control), with a soft-gate mechanism supporting identity preservation at zero control; and (2) AuGAN (Audit GAN), which reframes adversarial training from "is this real?" to "did you apply the requested value?" Rather than learning to generate or detect forgeries, our networks cooperate to verify control application, discovering unique transformations. The learned kernel exhibits a diagonal structure creating frequency-dependent temporal shifts that are capable of producing musical effects based on input characteristics. Our results show the potential of adversarial training to discover audio transformations from minimal data, enabling new approaches to effect design.
- Abstract（参考訳）: 1つの3x3畳み込みカーネルは、パーソナライズされたコーパスから200個のサンプルをトレーニングすると、創発的なオーディオ効果が得られることを示す。
1) 出力 = input + (learned_pattern x control) と、ゼロコントロールでのID保存をサポートするソフトゲート機構、(2) AuGAN (Audit GAN) の2つの主要な手法でこれを実現する。
フォージェリーの生成や検出を学ぶのではなく、我々のネットワークは制御アプリケーションの検証に協力し、ユニークな変換を発見します。
学習されたカーネルは、入力特性に基づいて音楽効果を生み出すことができる周波数依存の時間シフトを生成する対角構造を示す。
本研究は,最小限のデータから音声変換を発見するための敵対的学習の可能性を示し,新たな設計手法を提案する。
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