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Riccardo Simionato
Riccardo Simionato
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新的深度学习模型可准确模拟光学音频压缩器
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。
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Diffusion模型从音频生成可演奏的吉他六线谱
研究人员开发了Noise2Fret，这是一种新颖的、用于音频到六线谱吉他转录的扩散模型。该模型超越了简单的音高检测，生成符合音乐性和可弹奏性约束的六线谱。通过整合编码各种音乐和物理属性的五个辅助损失函数，Noise2Fret在已建立的数据集上展示了比现有方法更好的性能和计算效率。