基于物理启发模型学习控制的神经声音效果合成

声音效果模型设计通常使用具有完整控制能力的数字信号处理技术，但在有限参数内实现真实感较为困难。最近的神经声音效果合成方法因能够生成高质量且逼真的声音而成为有前景的研究方向，但合成所需声音的过程在控制方面存在困难。本文提出一种由物理启发模型引导的实时神经合成模型，实现高质量声音的生成，同时继承了物理启发模型的控制界面。我们展示了该模型在声音质量和控制方面的优越性能。