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English(EN) Modeling Time-Dependent Responses of Optical Compressors with Selective State Space Models

新的深度学习模型可准确模拟光学音频压缩器

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法，使用深度神经网络精确模拟光学动态范围压缩器的时间依赖性响应。该方法利用选择性状态空间模型，通过有效编码音频输入，性能优于以前的循环层方法。该架构结合了特征化线性调制和门控线性单元，以动态调整低延迟应用的压缩参数，并在 TubeTech CL 1B 和 Teletronix LA-2A 等模拟压缩器上表现出强大的性能。 AI

影响 这项研究推动了深度学习在音频处理中的应用，有望实现对模拟音频硬件更准确、更高效的模拟。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了使用深度学习模拟音频压缩器的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Riccardo Simionato, Stefano Fasciani ·

    使用选择性状态空间模型模拟光学压缩器的时间依赖响应

    arXiv:2408.12549v4 Announce Type: replace-cross Abstract: This paper presents a method for modeling optical dynamic range compressors using deep neural networks with Selective State Space models. The proposed approach surpasses previous methods based on recurrent layers by employ…

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