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Unsupervised Estimation of Nonlinear Audio Effects: Comparing Diffusion-Based and Adversarial approaches

Created by
  • Haebom

저자

Eloi Moliner, Michal \v{S}vento, Alec Wright, Lauri Juvela, Pavel Rajmic, Vesa Valimaki

개요

본 논문은 쌍으로 이루어진 입출력 신호 없이 비선형 오디오 효과를 정확하게 추정하는 어려운 문제를 다룬다. 이를 위해 비지도 확률적 접근 방식을 연구하며, 블랙박스 및 그레이박스 모델을 사용하여 알려지지 않은 비선형 효과를 추정할 수 있도록 확산 생성 모델 기반의 새로운 방법을 제시한다. 기존의 적대적 방법과 비교하여, 효과 연산자의 매개변수 설정과 사용 가능한 처리된 녹음 길이가 다를 때 두 방법의 성능을 분석한다. 기타 왜곡 효과에 대한 실험을 통해 확산 기반 접근 방식이 더 안정적인 결과를 제공하고 데이터 가용성에 덜 민감하지만, 적대적 접근 방식이 더 두드러진 왜곡 효과를 추정하는 데 우수하다는 것을 보여준다. 결론적으로, 이 연구는 음악 기술 분야의 시스템 식별을 위한 확산 모델의 잠재력을 보여주며, 오디오 효과의 강력한 비지도 블라인드 추정에 기여한다.

시사점, 한계점

시사점:
확산 생성 모델을 활용한 비선형 오디오 효과 추정의 새로운 방법 제시.
블랙박스 및 그레이박스 모델에서의 비선형 효과 추정 가능성 입증.
데이터 가용성에 덜 민감한 안정적인 비지도 블라인드 추정 가능성 확인.
음악 기술 분야에서의 시스템 식별을 위한 확산 모델의 잠재력 제시.
한계점:
확산 기반 접근 방식은 매우 두드러진 왜곡 효과 추정에는 적대적 접근 방식보다 성능이 떨어짐.
특정 오디오 효과(기타 왜곡 효과)에 대한 실험 결과에 국한됨. 다른 유형의 효과에 대한 일반화 가능성은 추가 연구 필요.
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