Fugu-MT 論文翻訳(概要): Virtual Consistency for Audio Editing

論文の概要: Virtual Consistency for Audio Editing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17219v1
Date: Sun, 21 Sep 2025 19:54:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.17102
Title: Virtual Consistency for Audio Editing
Title（参考訳）: 音声編集のための仮想一貫性
Abstract要約: 本稿では,拡散モデルのサンプリングプロセスを適用することで,インバージョンを回避した仮想一貫性に基づく音声編集システムを提案する。私たちのパイプラインはモデルに依存しないため、微調整やアーキテクチャの変更は不要です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.848819764769058
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Free-form, text-based audio editing remains a persistent challenge, despite progress in inversion-based neural methods. Current approaches rely on slow inversion procedures, limiting their practicality. We present a virtual-consistency based audio editing system that bypasses inversion by adapting the sampling process of diffusion models. Our pipeline is model-agnostic, requiring no fine-tuning or architectural changes, and achieves substantial speed-ups over recent neural editing baselines. Crucially, it achieves this efficiency without compromising quality, as demonstrated by quantitative benchmarks and a user study involving 16 participants.
Abstract（参考訳）: インバージョンベースのニューラルメソッドの進歩にもかかわらず、フリーフォームのテキストベースのオーディオ編集は依然として永続的な課題である。現在のアプローチは、その実用性を制限する、遅い反転手順に依存している。本稿では,拡散モデルのサンプリングプロセスを適用することで,インバージョンを回避した仮想一貫性に基づく音声編集システムを提案する。私たちのパイプラインはモデルに依存しないため、微調整やアーキテクチャの変更は不要です。重要なことに、定量的ベンチマークや16人の参加者によるユーザスタディで示されているように、品質を損なうことなく、この効率を達成する。

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論文参考訳（メタデータ） (2023-03-15T16:14:06Z)
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