論文の概要: Time-Varying Audio Effect Modeling by End-to-End Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15313v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 11:04:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.950693
• Title: Time-Varying Audio Effect Modeling by End-to-End Adversarial Training
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド対応学習による時変音響効果のモデル化
• Authors: Yann Bourdin, Pierrick Legrand, Fanny Roche,
• Abstract要約: 本稿では,入力出力音声のみを用いて効果をモデル化するためのGAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを提案する。 最初の逆相は、厳密な位相制約なしに変調挙動の分布を学習することを可能にする。 状態予測ネットワーク(SPN)は、モデルとターゲットを同期させるために必要な初期内部状態を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6688641196358245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has become a standard approach for the modeling of audio effects, yet strictly black-box modeling remains problematic for time-varying systems. Unlike time-invariant effects, training models on devices with internal modulation typically requires the recording or extraction of control signals to ensure the time-alignment required by standard loss functions. This paper introduces a Generative Adversarial Network (GAN) framework to model such effects using only input-output audio recordings, removing the need for modulation signal extraction. We propose a convolutional-recurrent architecture trained via a two-stage strategy: an initial adversarial phase allows the model to learn the distribution of the modulation behavior without strict phase constraints, followed by a supervised fine-tuning phase where a State Prediction Network (SPN) estimates the initial internal states required to synchronize the model with the target. Additionally, a new objective metric based on chirp-train signals is developed to quantify modulation accuracy. Experiments modeling a vintage hardware phaser demonstrate the method's ability to capture time-varying dynamics in a fully black-box context.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は音声効果のモデリングの標準手法となっているが、時間変化のシステムでは厳密なブラックボックスモデリングが問題となっている。 時間不変効果とは異なり、内部変調を持つデバイス上でのトレーニングモデルでは、標準損失関数が要求する時間調整を保証するために、制御信号の記録または抽出が必要となる。 本稿では,入力出力音声のみを用いて,その効果をモデル化するGANフレームワークを提案する。 本稿では,2段階戦略を用いて学習した畳み込み再帰的アーキテクチャを提案する。初期逆相は,厳密な位相制約を伴わずに変調動作の分布を学習し,続いて状態予測ネットワーク(SPN)がモデルとターゲットを同期させるために必要な初期内部状態を推定する教師付き微調整相を示す。 さらに、変調精度を定量化するために、チャープトレイン信号に基づく新しい客観的指標を開発した。 ヴィンテージハードウェアフェーズラをモデル化した実験では、完全にブラックボックスのコンテキストで時間変化のダイナミクスをキャプチャする手法の能力を実証している。

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