Innovativer Ansatz zur Synthese von Ensemblesingstimmen

Singen ist eine gängige Möglichkeit für Leute, sich auszudrücken und zu kommunizieren. Wenn eine Gruppe von Sängern zusammen auftritt, nennt man das ein vokales Ensemble. Ein spezieller Aspekt des Ensemble-Singens ist, wie die Sänger aufeinander hören und ihre Stimmen anpassen. Diese Interaktion ist entscheidend, um einen harmonischen und einheitlichen Sound zu schaffen.

Die Gesangsstimmensynthese (SVS) ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, Gesangsstimmen zu erzeugen. Jüngste Fortschritte im Deep Learning haben zu besseren SVS-Methoden geführt. Viele bestehende Methoden konzentrieren sich jedoch auf Solo-Gesang und ignorieren, wie Sänger in einem Ensemble interagieren. Das kann zu einem Mangel an Einheit im Ensemble-Sound führen.

Um dem entgegenzuwirken, schlagen wir eine neue SVS-Methode vor, die diese Interaktionen berücksichtigt. Wir zielen darauf ab, eine einheitlichere Ensemble-Gesangsstimme zu schaffen, indem wir modellieren, wie Sänger sich gegenseitig beeinflussen.

#Bedeutung der Interaktion im Ensemble-Gesang

In vokalen Ensembles passen Sänger ihre Stimmen an, indem sie aufeinander hören. Diese Anpassung hilft, ihre Stimmen zu Mischen und schafft ein Gefühl von Zusammengehörigkeit. Im Gegensatz zum Solo-Gesang, wo jeder Sänger unabhängig auftritt, beruht das Ensemble-Singen auf dieser Kommunikation.

Forschungen haben gezeigt, dass sich beim gemeinsamen Singen der Mix der Stimmen auf verschiedene Aspekte wie Tonhöhe und Klangqualität ändern kann. Diese Veränderungen helfen, einen kohärenten Sound im Ensemble-Singen zu schaffen. Daher ist es entscheidend, diese Interaktionen zu modellieren, um eine einheitliche vokale Darbietung zu erreichen.

#Traditionelle Methoden der Gesangsstimmensynthese

Die meisten traditionellen SVS-Methoden arbeiten, indem sie die Stimme jedes Sängers separat synthetisieren, ohne zu berücksichtigen, wie sie sich gegenseitig beeinflussen. Dieser Ansatz kann zu einem synthetischen Ensemble führen, das unverbunden klingt und die natürliche Mischung, die im menschlichen Gesang zu finden ist, vermissen lässt.

Der SVS-Prozess umfasst in der Regel die Vorhersage, wie eine Partitur in Gesangsmerkmale übersetzt wird. Die aktuelle Technologie nutzt tiefe neuronale Netze, um diese Zusammenhänge zu lernen, berücksichtigt jedoch oft nicht den kooperativen Aspekt des Ensemble-Singens.

#Vorgeschlagene Methode zur Synthese von Ensemble-Gesangsstimmen

Unsere vorgeschlagene Methode zielt darauf ab, die Stimmen im Ensemble-Singen zu synthetisieren, indem explizit die Interaktionen zwischen den Sängern modelliert werden. Die zentrale Idee ist, zu simulieren, wie jeder Sänger Hinweise von den anderen während des Auftritts aufnimmt.

#Wie die Methode funktioniert

Wir nutzen ein System, das musikalische Noten von mehreren Stimmen verarbeitet. Unser Ansatz beinhaltet spezielle Verlustfunktionen, die den Einfluss der Interaktion auf die produzierten Klangmerkmale widerspiegeln.

Indem wir die Stimmen anderer Sänger in den Syntheseprozess einbeziehen, zielt unser Modell darauf ab, einen harmonischeren Ensemble-Sound zu erzielen. Diese Methode basiert auf einer Struktur, die parallele Spuren für die Stimme jedes Sängers umfasst, so dass sie während des Produktionsprozesses interagieren können.

#Daten und Trainingsansatz

Um unser Modell zu trainieren, haben wir einen Datensatz von A-cappella-Songs verwendet. Dieser beinhaltete mehrere Gesangsparts, sodass wir besser verstehen konnten, wie verschiedene Stimmen zusammenklingen. Der Trainingsprozess bestand darin, die Merkmale der Stimme jedes Sängers auszurichten, um sicherzustellen, dass sie gemäss dem Timing der gesungenen Noten übereinstimmten.

#Synchronisiertes Feature-Padding

Eine Herausforderung bei der Synthese von Ensemble-Gesang ist es, das Timing über verschiedene Stimmen hinweg konsistent zu halten. Um dies zu lösen, haben wir eine Methode namens zeitlich abgestimmtes Padding entwickelt. Diese Technik stellt sicher, dass, wenn Sänger gleichzeitig singen sollen, ihre Merkmale zeitlich abgestimmt sind.

Indem wir diese Synchronität erfassen, können wir während des Syntheseprozesses einen kohärenteren Klang erzeugen. Diese Padding-Methode verbessert die Genauigkeit, wie wir das Timing jeder Note im Gesangprozess vorhersagen.

#Evaluationsmetriken für Ensemble-Einheit

Um die Effektivität unserer vorgeschlagenen Methode zu bewerten, mussten wir Metriken festlegen, die die Einheit der Ensemble-Stimmen messen. Frühere Studien haben Kriterien vorgeschlagen, die sich auf Aspekte wie Harmonie, Tonhöhe und Blendung der Stimmen konzentrieren. Diese Kriterien leiteten unsere Bewertungen.

Wir haben subjektive Bewertungen durchgeführt, bei denen Zuhörer die Einheit der synthetisierten Ensemble-Stimmen bewerteten. Durch den Vergleich unserer Methode mit traditionellen Ansätzen konnten wir feststellen, wie effektiv unser Interaktionsmodell war.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Unsere Experimente haben gezeigt, dass die Berücksichtigung der Interaktionen der Sänger die Qualität der synthetisierten Ensemble-Stimmen erheblich verbessert hat.

#Vergleich mit traditionellen Methoden

In den Bewertungen schnitt unser System besser ab als traditionelle SVS-Methoden, die Interaktionen nicht berücksichtigen. Zuhörer bemerkten, dass das synthetisierte Ensemble einheitlicher und harmonischer war.

Die Ergebnisse unterstrichen die Bedeutung der expliziten Modellierung der Interaktionen zwischen den Sängern. Indem wir berücksichtigen, wie Sänger ihre Stimmen basierend auf den anderen anpassen, konnten wir einen reicheren und besser gemischten Klang erzielen.

#Analyse akustischer Merkmale

Eine der wichtigsten Erkenntnisse war, dass die akustischen Merkmale, die von unserer Methode erzeugt wurden, synchronisierte Veränderungen über verschiedene Stimmen hinweg zeigten. Das bedeutete, dass, wenn ein Sänger seine Tonhöhe anpasste, die anderen folgen würden, was einen natürlichen Fluss erzeugte, der menschliches Gesangverhalten nachahmte.

#Fazit und Ausblick

Diese Studie hat einen neuen Ansatz zur Synthese von Gesangsstimmen vorgestellt, der die Interaktionen unter Sängern modelliert. Durch die Einbeziehung von Merkmalen aller teilnehmenden Stimmen und die Verwendung spezieller Verlustfunktionen bietet unsere Methode einen einheitlicheren Klang im Ensemble-Gesang.

Da sich die Technologie weiterentwickelt, zielen wir darauf ab, unseren Ansatz weiter zu verfeinern und die Qualität der synthetisierten Gesangsstimmen zu verbessern. Unsere zukünftige Arbeit wird sich darauf konzentrieren, zu verstehen, wie Menschen Einheit im Ensemble-Gesang wahrnehmen, was zu noch besseren SVS-Systemen führen soll, die natürliche und ansprechende Gesangsaufführungen erzeugen.

Durch laufende Forschung und Entwicklung hoffen wir, einen Beitrag zum Bereich der Musiksynthetisierung zu leisten und Werkzeuge zu schaffen, die den musikalischen Ausdruck verbessern.

#Danksagungen

Wir sind dankbar für die Unterstützung, die diese Forschung möglich gemacht hat, einschliesslich der Finanzierung durch verschiedene Forschungsstipendien. Wir freuen uns darauf, unsere Ergebnisse einem breiteren Publikum zu präsentieren und auf diesen ersten Ergebnissen weiter aufzubauen.