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虚拟模拟音频效果建模的循环神经网络比较研究
通过比较 State Space 模型、Linear Recurrent Units 和 Long Short Term Memory 网络在模拟音频效果方面的性能，本文研究了近期机器学习进展在虚拟类比建模中的应用，包括信号历史编码、能量包
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2 months ago
学习生成寂静视频的逼真音频的初步探索
通过深度学习的框架及改进的人工音频生成技术，本研究旨在生成与视频相符的逼真音频效果。尝试了多种模型结构，其中基于 Transformer 的架构效果最为优秀，能有效地匹配低频的视觉模式，但在生成细微波形方面表现不佳。
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10 months ago
基于低频振荡器的音频效果的调制提取
本文提出了一个基于神经网络的提取任意低频振荡信号的框架，该框架能够跨越多种数字音频效果器、参数设置和乐器配置，提取不受限制的低频振荡信号。此外，本文还展示了如何将提取模型与一个简单的处理网络相结合，仅使用干燥信号和混响信号对未见过的模拟或数
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a year ago
用时间变化的特征调制建模黑盒音频效果
该研究提出了一种将时间变化的特征线性调制整合进现有的时间卷积背骨架中的方法，以更准确地捕获长时间尺度上的音频效应，从而增强深度学习方法对音频效应的建模能力。
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2 years ago
音效鲁棒的乐器分类数据增强
本文主要介绍 Electronic Music Production 中 sampling 的关键作用以及如何使用基于机器学习的自动分类技术对一次性乐器音频进行分类，重点评估了音频效果对分类准确性的影响。
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5 years ago
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