MixtureTT论文提出多声部音乐音色迁移扩散模型
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MixtureTT论文提出多声部音乐音色迁移扩散模型
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AI 综述
Leduo Chen、Junchuan Zhao、Shengchen Li在arXiv发布MixtureTT论文(摘要),提出据作者所称首个直接从复调混音中做逐声部音色迁移的系统:联合生成多个目标乐器声部,同时保持原有旋律与节奏。 系统采用Joint Stem Diffusion Transformer,先建模跨声部和声上下文,再在各声部的内容与音色条件下细化输出;用单一联合扩散过程替代先分离再迁移的流水线,以避免分离伪影的传播。作者称该系统在客观与主观评测上优于实际的“先分离后迁移”方案,并在给定真实分轨(ground-truth isolated stems)时与单乐器方法表现相当;在合成与真实音频的SATB基准上展示了泛化能力。以上结果均出自论文摘要,尚属作者声称。
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最新进展10月15日 12:00
MixtureTT:基于扩散模型实现多声部音乐音色迁移报道时间线
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10月15日
- arXiv · cs.AIMixtureTT:基于扩散模型实现多声部音乐音色迁移
MixtureTT是一种直接从复调混音中进行灵活逐声部音色迁移的系统,联合生成多个目标乐器声部,并保持原有旋律与节奏。其Joint Stem Diffusion Transformer先建模跨声部和声上下文,再在各声部的内容与音色条件下细化输出;单一联合扩散过程避免了分轨级联中的分离伪影传播。
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