論文の概要: Tutti: Expressive Multi-Singer Synthesis via Structure-Level Timbre Control and Vocal Texture Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08233v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 03:15:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.046
• Title: Tutti: Expressive Multi-Singer Synthesis via Structure-Level Timbre Control and Vocal Texture Modeling
• Title（参考訳）: Tutti: 構造レベル音色制御と音声テクスチャモデリングによる表現型マルチシンガー合成
• Authors: Jiatao Chen, Xing Tang, Xiaoyue Duan, Yutang Feng, Jinchao Zhang, Jie Zhou,
• Abstract要約: Tuttiは構造化マルチシンガー生成用に設計された統一フレームワークである。 本研究では,音楽構造で進化するフレキシブルシンガースケジューリングを実現するための構造対応シンガープレットを提案する。 また,暗黙の音響的テクスチャを捉えるために,条件誘導型VAEによる補完的テクスチャ学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.71920096272071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While existing Singing Voice Synthesis systems achieve high-fidelity solo performances, they are constrained by global timbre control, failing to address dynamic multi-singer arrangement and vocal texture within a single song. To address this, we propose Tutti, a unified framework designed for structured multi-singer generation. Specifically, we introduce a Structure-Aware Singer Prompt to enable flexible singer scheduling evolving with musical structure, and propose Complementary Texture Learning via Condition-Guided VAE to capture implicit acoustic textures (e.g., spatial reverberation and spectral fusion) that are complementary to explicit controls. Experiments demonstrate that Tutti excels in precise multi-singer scheduling and significantly enhances the acoustic realism of choral generation, offering a novel paradigm for complex multi-singer arrangement. Audio samples are available at https://annoauth123-ctrl.github.io/Tutii_Demo/.
• Abstract（参考訳）: 既存の歌唱音声合成システムは高忠実なソロ演奏を実現するが、グローバルな音色制御によって制約され、シングルソング内の動的マルチシンガーアレンジメントと発声テクスチャに対処することができない。 これを解決するために,構造化マルチシンガー生成用に設計された統合フレームワークTuttiを提案する。 具体的には、音楽構造とともに進化するフレキシブルシンガーのスケジューリングを可能にする構造対応シンガープレットを導入し、明示的な制御を補完する暗黙的な音響テクスチャ(例えば、空間残響やスペクトル融合)をキャプチャするための条件誘導型VAEによる補完的テクスチャ学習を提案する。 実験により、トゥッティは正確なマルチシンガースケジューリングに優れ、コーラル生成の音響リアリズムを著しく向上させ、複雑なマルチシンガーアレンジメントのための新しいパラダイムを提供することが示された。 オーディオサンプルはhttps://annoauth123-ctrl.github.io/Tutii_Demo/で公開されている。

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