論文の概要: Neutone SDK: An Open Source Framework for Neural Audio Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09126v1
- Date: Tue, 12 Aug 2025 17:55:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.536244
- Title: Neutone SDK: An Open Source Framework for Neural Audio Processing
- Title（参考訳）: Neutone SDK: ニューラルオーディオ処理のためのオープンソースフレームワーク
- Authors: Christopher Mitcheltree, Bogdan Teleaga, Andrew Fyfe, Naotake Masuda, Matthias Schäfer, Alfie Bradic, Nao Tokui,
- Abstract要約: 我々は、PyTorchベースのニューラルオーディオモデルのデプロイを合理化するオープンソースのフレームワークであるNeutone SDKを紹介した。
我々は、これを実現するために必要なインターフェースの技術的な概要と、それに対応するSDKの実装を提供する。
また、オーディオエフェクトエミュレーション、音色伝達、サンプル生成などのアプリケーションにおけるSDKの汎用性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8062120534124608
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural audio processing has unlocked novel methods of sound transformation and synthesis, yet integrating deep learning models into digital audio workstations (DAWs) remains challenging due to real-time / neural network inference constraints and the complexities of plugin development. In this paper, we introduce the Neutone SDK: an open source framework that streamlines the deployment of PyTorch-based neural audio models for both real-time and offline applications. By encapsulating common challenges such as variable buffer sizes, sample rate conversion, delay compensation, and control parameter handling within a unified, model-agnostic interface, our framework enables seamless interoperability between neural models and host plugins while allowing users to work entirely in Python. We provide a technical overview of the interfaces needed to accomplish this, as well as the corresponding SDK implementations. We also demonstrate the SDK's versatility across applications such as audio effect emulation, timbre transfer, and sample generation, as well as its adoption by researchers, educators, companies, and artists alike. The Neutone SDK is available at https://github.com/Neutone/neutone_sdk
- Abstract（参考訳）: ニューラルオーディオ処理は、音声変換と合成の新しい手法を解き放つ一方で、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)に統合することは、リアルタイム/ニューラルネットワーク推論の制約とプラグイン開発が複雑になるため、依然として困難である。
本稿では,PyTorchベースのニューラルオーディオモデルのリアルタイムおよびオフラインアプリケーションへのデプロイを効率化するオープンソースフレームワークであるNeutone SDKを紹介する。
可変バッファサイズやサンプルレートの変換,遅延補償,制御パラメータ処理といった共通的な課題を統一されたモデルに依存しないインターフェース内にカプセル化することにより,ニューラルネットワークとホストプラグイン間のシームレスな相互運用性を実現すると同時に,ユーザがPythonで完全に動作できるようにする。
我々は、これを実現するために必要なインターフェースの技術的な概要と、それに対応するSDKの実装を提供する。
また、オーディオエフェクトエミュレーション、音色伝達、サンプル生成などのアプリケーションに対するSDKの汎用性、研究者、教育者、企業、アーティストによる採用も示す。
Neutone SDKはhttps://github.com/Neutone/neutone_sdkで入手できる。
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