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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing >Neural Percussive Synthesis Parameterised by High-Level Timbral Features
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Neural Percussive Synthesis Parameterised by High-Level Timbral Features

机译：高级Timbral特征参数化的神经打击合成

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We present a deep neural network-based methodology for synthesising percussive sounds with control over high-level timbral characteristics of the sounds. This approach allows for intuitive control of a synthesizer, enabling the user to shape sounds without extensive knowledge of signal processing. We use a feedforward convolutional neural network-based architecture, which is able to map input parameters to the corresponding waveform. We propose two datasets to evaluate our approach on both a restrictive context, and in one covering a broader spectrum of sounds. The timbral features used as parameters are taken from recent literature in signal processing. We also use these features for evaluation and validation of the presented model, to ensure that changing the input parameters produces a congruent waveform with the desired characteristics. Finally, we evaluate the quality of the output sound using a subjective listening test. We provide sound examples and the system's source code for reproducibility.
机译：我们提出了一种深度神经网络的方法，用于综合拍摄声音，控制声音的高级摩羯特特征。这种方法允许对合成器的直观控制，使用户能够在没有广泛了解信号处理的情况下塑造声音。我们使用前馈卷积神经网络的架构，能够将输入参数映射到相应的波形。我们提出了两个数据集来评估我们在限制性上下文中的方法，以及一个覆盖更广泛的声音。用作参数的Timbral特征是从最近的信号处理中的文献中获取。我们还使用这些功能进行评估和验证所呈现的模型，以确保更改输入参数产生具有所需特性的一致波形。最后，我们使用主观侦听测试评估输出声音的质量。我们提供声音示例和系统的重复性源代码。

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