論文の概要: Simulation-Based Inference for Plate Reverb System Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.35295v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 14:38:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-02 06:44:33.500224
• Title: Simulation-Based Inference for Plate Reverb System Identification
• Title（参考訳）: プレート残差同定のためのシミュレーションに基づく推論
• Abstract要約: 我々は、インパルス応答が与えられたプレートパラメータの密度を推定するためにニューラルネットワークを訓練する。 新たなインパルス応答の推論では、シミュレータを介さずに、ネットワークをフォワードパスするだけでよい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.141363175124179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We address Task A of the 1st DAFx Parameter Estimation Challenge, which aims to retrieve the physical parameters of a plate model from an impulse response. To do so, we use the Simulation-Based Inference (SBI) framework, in which we train a neural network to estimate a density over plate parameters given an impulse response, using a dataset generated by the simulator. Inference for a new impulse response then requires only a forward pass through the network, without involving the simulator. For each test observation, we fine-tune a specific network: additional simulation rounds are performed by sampling parameters from the current estimated distribution, simulating the corresponding impulse responses, and fine-tuning to produce the specialized network.
• Abstract（参考訳）: 我々は,第1回DAFxパラメータ推定チャレンジのタスクAに対処し,インパルス応答からプレートモデルの物理パラメータを抽出することを目的とした。 そこで、シミュレーションベース推論(SBI)フレームワークを用いて、ニューラルネットワークをトレーニングし、インパルス応答が与えられたプレートパラメータの密度をシミュレーションによって生成されたデータセットを用いて推定する。 新たなインパルス応答の推論では、シミュレータを介さずに、ネットワークをフォワードパスするだけでよい。 シミュレーションラウンドは、現在の推定分布からパラメータをサンプリングし、対応するインパルス応答をシミュレートし、特殊ネットワークを生成するための微調整を行う。

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