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Designing Neural Synthesizers for Low-Latency Interaction

Created by
  • Haebom

저자

Franco Caspe, Jordie Shier, Mark Sandler, Charalampos Saitis, Andrew McPherson

개요

본 논문은 고품질의 표현력 있는 오디오 생성을 위한 상호작용적인 음악 제어를 제공하는 신경망 오디오 합성(NAS) 모델의 높은 지연 시간 문제를 다룹니다. 실시간 작동이 가능하지만 높은 지연 시간으로 인해 섬세한 음악적 상호 작용에는 부적합한 NAS 모델의 지연 시간 및 지터의 원인을 분석하고, Caillon et al.(2021)이 제안한 오디오 파형을 위한 합성곱 변분 오토인코더인 RAVE를 사용하여 음색 전이 작업에 적용합니다. 지연 시간을 최적화하기 위한 반복적인 설계 접근 방식을 제시하여 저지연 시간을 갖고, RAVE와 유사한 음색 수정 기능을 보이며 피치 및 라우드니스 복제 성능이 향상된 BRAVE(Bravely Realtime Audio Variational autoEncoder) 모델을 개발합니다. 저지연 실시간 추론을 위한 특수 추론 프레임워크에 구현하고 악기의 오디오 신호와 호환되는 개념 증명 오디오 플러그인을 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점: 저지연 실시간 신경망 오디오 합성 모델 설계를 위한 분석적 접근법과 실용적인 가이드라인을 제시합니다. BRAVE 모델은 기존 모델보다 향상된 저지연 성능과 음색 수정 기능을 제공합니다. 악기 오디오 신호와 호환되는 오디오 플러그인을 통해 실제 음악 제작 환경에서의 활용 가능성을 보여줍니다. NAS 모델의 지연 시간 최적화에 대한 새로운 관점을 제공합니다.
한계점: BRAVE 모델의 성능 향상은 특정한 음색 전이 작업과 RAVE 모델을 기반으로 이루어졌으므로, 다른 NAS 모델이나 작업에 대한 일반화 가능성은 추가 연구가 필요합니다. 제시된 오디오 플러그인은 개념 증명 단계이며, 실제 음악 제작 환경에서의 광범위한 테스트와 사용자 피드백을 통해 개선이 필요할 수 있습니다. 지연 시간 감소에 대한 추가적인 최적화 가능성은 여전히 존재할 수 있습니다.
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