論文の概要: Device-Guided Music Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17136v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 10:57:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:18.980556
• Title: Device-Guided Music Transfer
• Title（参考訳）: デバイスガイドによる音楽転送
• Authors: Manh Pham Hung, Changshuo Hu, Ting Dang, Dong Ma,
• Abstract要約: デバイスに誘導された音楽転送は、未確認のデバイス間で再生を適応させる。 DeMTは、視覚言語モデルを用いて話者の周波数応答曲線を線グラフとして処理し、デバイス埋め込みを抽出する。 自己コンパイルされたデータセットに基づいて微調整されたDeMTは、効果的な話者スタイルの転送と、目に見えないデバイスに対する堅牢な少数ショット適応を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.50518503755192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Device-guided music transfer adapts playback across unseen devices for users who lack them. Existing methods mainly focus on modifying the timbre, rhythm, harmony, or instrumentation to mimic genres or artists, overlooking the diverse hardware properties of the playback device (i.e., speaker). Therefore, we propose DeMT, which processes a speaker's frequency response curve as a line graph using a vision-language model to extract device embeddings. These embeddings then condition a hybrid transformer via feature-wise linear modulation. Fine-tuned on a self-collected dataset, DeMT enables effective speaker-style transfer and robust few-shot adaptation for unseen devices, supporting applications like device-style augmentation and quality enhancement.
• Abstract（参考訳）: デバイスに誘導された音楽転送は、未確認のデバイス間で再生を適応させる。 既存の手法は主に、ジャンルやアーティストを模倣する音色、リズム、ハーモニー、楽器の修正に重点を置いており、再生装置(スピーカー)の様々なハードウェア特性を見渡している。 そこで我々は,話者の周波数応答曲線をライングラフとして,視覚言語モデルを用いて処理し,デバイス埋め込みを抽出するDeMTを提案する。 これらの埋め込みは、特徴量線形変調によってハイブリッドトランスを条件付ける。 自己コンパイルされたデータセットに基づいて微調整されたDeMTは、デバイススタイルの強化や品質向上といったアプリケーションをサポートする、効果的な話者スタイルの転送と、見えないデバイスに対する堅牢な数ショット適応を可能にする。

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