神经音频效果的可引导发现
音频与语音处理
2021-12-07 v1 声音
摘要
深度学习在音频效果中的应用通常聚焦于建模模拟效果或学习控制效果以模仿受过训练的音频工程师。然而，深度学习方法也有潜力通过能够实现新声音变换的神经音频效果来拓展创造力。虽然近期工作表明具有随机权重的神经网络可产生引人注目的音频效果，但这些效果的控制有限且不直观。为此，我们引入一种神经音频效果的可引导发现方法。该方法支持使用用户提供的示例录音来设计效果。我们展示了该方法如何产生类似于目标效果的效果，同时伴随有趣的不准确性，并且提供感知相关的控制。
引用
@article{arxiv.2112.02926,
title = {Steerable discovery of neural audio effects},
author = {Christian J. Steinmetz and Joshua D. Reiss},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.02926},
year = {2021}
}
备注
Accepted to NeurIPS 2021 Workshop on Machine Learning for Creativity and Design