スタイルWaveGAN:生成敵対ネットワークを用いた広範囲制御によるドラム音のスタイルベース合成【JST・京大機械翻訳】

Lavault Antoine; Roebel Axel; Voiry Matthieu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206351166551 整理番号：22P0324404

スタイルWaveGAN:生成敵対ネットワークを用いた広範囲制御によるドラム音のスタイルベース合成【JST・京大機械翻訳】

StyleWaveGAN: Style-based synthesis of drum sounds with extensive controls using generative adversarial networks

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発行年： 2022年04月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,StyleWaveGAN,StyleGANの変化,最先端の画像発生器であるスタイルベースのドラム音発生器を紹介した。ドラムの型といくつかのオーディオ記述子の両方に対するStyleWaveGANの条件付けにより,著者らは,発生に対してかなりの量の制御を保持しながら,CD品質の1.5秒までのGPU上で実時間よりも高速に波形を合成できる。また,GANの漸進的成長への代替を導入し,生成タスクに対するデータセットバランスの効果について実験した。実験は,異なるドラムとシンバルからなる公的に利用可能なデータセットの拡張部分集合で行った。2つの最近のドラム発電機,WaveGANとNeuroDrumに対して評価し,有意に改善された発電品質(Frechet Audio距離で測定)と知覚特徴を持つ興味深い結果を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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植物生理学一般

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