論文の概要: Back to Ear: Perceptually Driven High Fidelity Music Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14912v1
- Date: Thu, 18 Sep 2025 12:41:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.216924
- Title: Back to Ear: Perceptually Driven High Fidelity Music Reconstruction
- Title（参考訳）: Back to Ear:知覚駆動型高忠実度音楽再構成
- Authors: Kangdi Wang, Zhiyue Wu, Dinghao Zhou, Rui Lin, Junyu Dai, Tao Jiang,
- Abstract要約: epsilonar-VAEは、変分オートエンコーダ(VAE)を再考し最適化するオープンソースの音楽信号再構成モデルである
実験の結果、epsilonar-VAEは44.1kHzで、様々なメトリクスにわたる主要なオープンソースモデルよりも大幅に優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.380428073231143
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Variational Autoencoders (VAEs) are essential for large-scale audio tasks like diffusion-based generation. However, existing open-source models often neglect auditory perceptual aspects during training, leading to weaknesses in phase accuracy and stereophonic spatial representation. To address these challenges, we propose {\epsilon}ar-VAE, an open-source music signal reconstruction model that rethinks and optimizes the VAE training paradigm. Our contributions are threefold: (i) A K-weighting perceptual filter applied prior to loss calculation to align the objective with auditory perception. (ii) Two novel phase losses: a Correlation Loss for stereo coherence, and a Phase Loss using its derivatives--Instantaneous Frequency and Group Delay--for precision. (iii) A new spectral supervision paradigm where magnitude is supervised by all four Mid/Side/Left/Right components, while phase is supervised only by the LR components. Experiments show {\epsilon}ar-VAE at 44.1kHz substantially outperforms leading open-source models across diverse metrics, showing particular strength in reconstructing high-frequency harmonics and the spatial characteristics.
- Abstract（参考訳）: 可変オートエンコーダ(VAE)は拡散ベース生成のような大規模オーディオタスクに不可欠である。
しかし、既存のオープンソースモデルは、訓練中に聴覚の知覚的側面を無視することが多く、位相精度やステレオ空間表現の弱点が生じる。
これらの課題に対処するために、VAEトレーニングパラダイムを再考し最適化するオープンソースの音楽信号再構成モデルである {\epsilon}ar-VAEを提案する。
私たちの貢献は3倍です。
一 損失計算の前に適用したK重み付き知覚フィルタにより、目的を聴覚知覚と整合させる。
(II) ステレオコヒーレンスにおける相関損失と、その誘導体を用いた位相損失の2つの新しい位相損失-即時周波数と群遅延--の精度について。
3 LR成分のみで位相を監督する一方、4つの中・下・下・下・下・下・下の各成分で等級を監督する新しいスペクトル監督パラダイム。
実験では、44.1kHzのアエプシロン(英語版)-VAEは、様々なメトリクスにわたる主要なオープンソースモデルよりも大幅に優れており、高周波高調波の再構成や空間特性の復元において特に強みを示している。
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