論文の概要: Differentiable Attenuation Filters for Feedback Delay Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20380v1
- Date: Tue, 25 Nov 2025 15:01:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.51614
- Title: Differentiable Attenuation Filters for Feedback Delay Networks
- Title（参考訳）: フィードバック遅延ネットワークのための微分減衰フィルタ
- Authors: Ilias Ibnyahya, Joshua D. Reiss,
- Abstract要約: フィードバック遅延ネットワーク(FDN)に基づくディジタルオーディオ残響システムにおける減衰フィルタの設計手法を提案する。
パラメトリック等化器 (PEQ) として配置された無限インパルス応答 (IIR) フィルタの第2次セクション (SOS) を用いる。
本手法は, フレキシブルかつ微分可能な設計を実現し, 計算コストを大幅に削減すると共に, フォーマンス・オブ・ザ・アーティファクトを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8530395083350615
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a novel method for designing attenuation filters in digital audio reverberation systems based on Feedback Delay Net- works (FDNs). Our approach uses Second Order Sections (SOS) of Infinite Impulse Response (IIR) filters arranged as parametric equalizers (PEQ), enabling fine control over frequency-dependent reverberation decay. Unlike traditional graphic equalizer designs, which require numerous filters per delay line, we propose a scal- able solution where the number of filters can be adjusted. The fre- quency, gain, and quality factor (Q) parameters are shared parame- ters across delay lines and only the gain is adjusted based on delay length. This design not only reduces the number of optimization parameters, but also remains fully differentiable and compatible with gradient-based learning frameworks. Leveraging principles of analog filter design, our method allows for efficient and accu- rate filter fitting using supervised learning. Our method delivers a flexible and differentiable design, achieving state-of-the-art per- formance while significantly reducing computational cost.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,フィードバック遅延ネットワーク(FDN)に基づくディジタルオーディオ残響システムにおける減衰フィルタの設計手法を提案する。
提案手法では, パラメトリック等化器 (PEQ) として配置された無限インパルス応答 (IIR) フィルタの2次区間 (SOS) を用いて, 周波数依存性の残響減衰の制御を行う。
遅延線毎に多数のフィルタを必要とする従来の図形等化器設計とは異なり,フィルタ数を調整可能な頭文字対応ソリューションを提案する。
周波数、ゲイン、品質係数(Q)パラメータを遅延線間で共有し、遅延長に基づいてゲインのみを調整する。
この設計は最適化パラメータの数を減少させるだけでなく、完全に差別化可能であり、勾配ベースの学習フレームワークとの互換性も保っている。
アナログフィルタ設計の原理を活用することで,教師あり学習を用いた効率的かつアククレートのフィルタフィッティングが可能となる。
本手法は, フレキシブルかつ微分可能な設計を実現し, 計算コストを大幅に削減すると共に, フォーマンス・オブ・ザ・アーティファクトを実現する。
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