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Diff-A-Riff: 音乐伴奏共创技术基于潜在扩散模型
介绍了基于深度生成模型的音乐生成方法 Diff-A-Riff，可通过音频参考、文本提示或两者控制，生成适应任何音乐背景的高质量器乐伴奏，并在 48kHz 伪立体声音频的基础上显著减少推断时间和内存使用。
PDF24 days ago
用进化生成算法保护人类创造力：一个音乐生成的案例研究
本研究探讨了进化生成算法在音乐制作中的应用，以保护和增强人类创造力。通过将人类反馈融入差分进化算法，我们创作了六首歌曲，这些歌曲被提交给国际唱片公司，都收到了合同的邀约。除了测试这些方法的商业可行性之外，本文还考察了使用传统机器学习方法与进
PDFa month ago
基于频谱图的自动调谐声音在音乐录音中的检测
该研究介绍了一种基于三元组网络的数据驱动方法，用于检测 Auto-Tune 音乐的自动调音效果，通过创建一个由原始和自动调音音频剪辑组成的数据集。实验结果表明，与针对其他音频取证任务广泛使用的端到端模型 Rawnet2 相比，提出的方法在准
PDF4 months ago
扩散模型与指导梯度实现可控音乐制作
我们展示了如何从扩散模型中进行条件生成，以解决音乐制作中的各种现实任务，包括音乐音频的延续、修复和再生，不同音乐轨道之间的平滑过渡以及将样式特征传递给现有音频片段。
PDF8 months ago
磁带录音机的神经建模
本研究提出了一种使用神经网络数字仿真磁带录音机声音特性的方法，通过三个部分组成的信号链构成：磁记录过程产生的滞后非线性和滤波器、磁记录和播放放大器的联合产生的滞后非线性和滤波器、带状态的时延和各种电磁成分的复合添加噪声，研究结果可以用于构建
PDFa year ago
褪黑素”: 一项由人工智能引发的音乐风格研究
本文介绍了通过对使用 AI 工具创作的音乐进行分析来获得洞见的案例研究，以歌曲 “褪黑素”(Melatonin) 为例，分析了该歌曲的风格特征，突出了该工具的流派和声音的表现形式。
PDF2 years ago
使用自我监督和对抗训练的端到端音乐再制作系统
本研究提出了一个端到端的音乐重新制作系统，通过自监督学习降低了音乐制作中的技术门槛，训练出来的模型可以将输入音频的母带处理样式变成目标的母带处理样式，并经过了定量和主观听测试进行了验证。
PDF2 years ago
使用端到端卷积深度神经网络进行混音人声轨道的混响转换
提出了一种使用深度神经网络转换音乐人声曲目的混响因子的端到端系统。该模型可处理高分辨率音频样本，并以 64.8％的首选率成功进行了知觉评估。
PDF3 years ago
MM混合特定数据增强技术以提高盲人小提琴 / 钢琴源分离效果
本文介绍了一种针对现代音乐制作中复杂混音设置的数据增强方法，并以小提琴琴、钢琴伴奏的音乐合奏为例，研究了这种方法对盲音源分离模型的影响。研究表明，所提出的混音特异性数据增强方法可以显著提高基于深度学习的盲音源分离模型的性能。
PDF4 years ago
使用端到端深度神经网络建模非线性音频效果
本文使用深度学习架构，旨在找到通用的端到端深度神经网络来对非线性音频效果进行建模，进而探讨不同乐器之间的泛化能力。
PDF6 years ago