機械学習による近似解に基づくシンセサイザのアンプリファイアエンベロープのパラメータ推定

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：ST25005,CT25067

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日：2025/6/26

タイトル(英語)：Parameter Estimation of Amplifier Envelope in Synthesizer Based on Approximate Solutions by Machine Learning

著者名：白井 海音(東北工業大学),八巻 俊輔(東北工業大学)

著者名(英語)： Kaito Shirai(Tohoku Institute of Technology),Shunsuke Yamaki(Tohoku Institute of Technology)

キーワード：シンセサイザ,アンプリファイア,エンベロープ,パラメータ推定,近似解,機械学習,Synthesizer,Amplifier,Envelope,Parameter estimation,Approximate solutions,Machine learning

要約(日本語)：本稿ではシンセサイザのアンプリファイアエンベロープのパラメータを推定する手法を提案する． まず，機械学習により再現対象音のパラメータの近似解の候補を得る．それをもとに，アンプリファイアエンベロープの候補を作成し，再現対象音に最も近いエンベロープを選択する．次に，選択されたエンベロープからパラメータを推定する．最後に，パラメータの推定値と真値の誤差について評価する．

要約(英語)：This paper presents an estimation method for amplifier envelope parameters in synthesizers. First, we obtain approximate solution candidates of the parameters of the target sound by machine learning. Based on these candidates, we create amplifier envelope candidates and select the envelope closest to the target sound. Next, we estimate the parameters from the selected envelope. Finally, we evaluate the error between the estimated values and true values.

本誌：2025年6月29日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ：21-25p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：606Kバイト