基于可微处理器与迭代剪枝的混音图逆向工程

混音逆向工程旨在揭示干声源信号如何被处理与组合以生成最终混音。我们扩展了先前的工作以反映混音的组合特性，并搜索音频处理器构成的图。首先，我们构建一个调音台，将所有可用处理器应用于每个音轨和子组。利用可微处理器实现，我们通过梯度下降优化其参数。然后，我们重复执行移除可忽略处理器并微调剩余处理器的过程。这样，在移除大约三分之二处理器的同时，可以保持完整调音台的质量。所提方法不仅可用于分析单个混音，还可用于收集可服务于下游任务（如自动混音）的大规模图数据。特别是对于后者目的，搜索的高效实现至关重要。为此，我们提出了一种高效的批处理方法，可并行计算多个处理器。我们还利用处理器的“dry/wet”参数来加速搜索。我们进行了广泛的定量与定性分析，以评估所提方法的性能、行为和计算成本。