基于生成对抗网络的脚步声效神经合成
声音
2021-12-13 v2 人工智能
机器学习
音频与语音处理
摘要
脚步声是多媒体应用中最普遍的声音效果之一。关于理解脚步声学特征并开发其合成模型已有大量研究。在本文中，我们首次尝试采用神经合成来完成该任务。我们实现了两种基于 GAN 的架构，并将结果与真实录音以及六种传统声音合成方法进行比较。我们的架构达到了与录音样本同样高的真实感评分，显示了针对该任务的鼓舞人心的结果。
引用
@article{arxiv.2110.09605,
title = {Neural Synthesis of Footsteps Sound Effects with Generative Adversarial Networks},
author = {Marco Comunità and Huy Phan and Joshua D. Reiss},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.09605},
year = {2021}
}