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Daily Arxiv

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WildFX: A DAW-Powered Pipeline for In-the-Wild Audio FX Graph Modeling

Created by
  • Haebom

作者

Qihui Yang, Taylor Berg-Kirkpatrick, Julian McAuley, Zachary Novack

概要

この論文は、エンドツーエンドのAI音楽生成分野の急速な発展にもかかわらず、プロのデジタル信号処理(DSP)ワークフローをAIとしてモデル化することはまだ難しいという問題を提起します。特に、リバーブ、圧縮、イコライゼーションなどのオーディオエフェクトグラフのニューラルネットワークブラックボックスモデリングへの関心が高まっていますが、AIベースのアプローチは、専門的なワークフローで使用される微妙な信号フローとパラメータ相互作用を複製するのが困難です。従来の差分可能なプラグインアプローチはしばしば実際のツールとは異なり、同じ計算制約下で単純化されたニューラルネットワークコントローラと比較してパフォーマンスが劣ります。この論文では、プロのデジタルオーディオワークステーション(DAW)バックエンドに基づいて、豊富なエフェクトグラフを含むマルチトラックオーディオミキシングデータセットを作成するためのDockerでコンテナ化されたパイプラインであるWildFXを紹介します。 WildFXは、VST / VST3 / LV2 / CLAP形式のクロスプラットフォームの商用プラグインまたは他のプラグインをシームレスに統合し、サイドチェーン、クロスオーバーなどの構造的複雑性をサポートし、効率的な並列処理を実現します。最小限のメタデータインターフェースは、プロジェクト/プラグイン構成を簡素化します。実験を通して、ミキシンググラフ、プラグイン/ゲインパラメータのブラインド推定、およびAI研究と実際のDSP要件との間の接続機能によってパイプラインの有効性を実証します。コードはhttps://github.com/IsaacYQH/WildFXで利用可能です。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
プロのDAWバックエンドを活用したAI音楽生成とDSPワークフローモデリングのための新しいパイプラインWildFXの提示
さまざまなプラグイン形式(VST / VST3 / LV2 / CLAP)をサポートすることで、実際のDSP環境を反映し構造的複雑性を処理できます。
効率的な並列処理による性能向上
ミキシンググラフ、プラグイン/ゲインパラメータ推定などによるパイプライン検証
AI研究と実際のDSP要件間のギャップ解消に寄与
Limitations:
WildFXの性能が他のアプローチと比較してどれほど優れているかについての定量的比較分析の欠如
複雑なDSPワークフローを完全にモデル化するために必要なデータ量と品質に関する議論の欠如
さまざまな音楽ジャンルやスタイルのデータセットの一般化パフォーマンス評価が不足
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