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# 電気工学・システム科学# サウンド# 音声・音声処理

DSP技術でボーカルサウンドを変換する

デジタル信号処理を使って声の音色を変えるための2つの革新的な方法を探ってみよう。

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DSPを使ったボーカルの音DSPを使ったボーカルの音色変換音楽制作における音声を変える革新的な方法
目次

デジタル信号処理(DSP)は、音響技術で使われる強力なツールなんだ。特に、ボーカルのサウンドや音色を変えるのにクリエイティブに使えるんだよ。この文章では、微分可能なデジタル信号処理(DDSP)っていう方法を使って、これを実現する2つの方法を紹介するね。

ボーカルの音色を変える

ボーカルの音色っていうのは、誰かの声のユニークな質やトーンのことを指してるんだ。DDSPを使えば、この質を面白い方法で変えられるよ。最初に紹介する方法は、異なる音をブレンドする古典的な技術に基づいてる。2つ目の方法は、ボーカルと楽器の音を理解するようにモデルをトレーニングするっていうアプローチだよ。

最初のアプローチ:クロスシンセシス

最初の方法は、クロスシンセシスからインスパイアを受けてる。これは、2つの異なる音源の特徴を組み合わせることだね。この場合、ボーカルの入力のピッチ(音の高さ)や音量を見て、新しい音を作るために事前にトレーニングされたDDSPモデルを使うんだ。

このアプローチでは、音がどうフィルタリングされるべきか、ハーモニクス(音を構成する異なるピッチ)がどう並べられるべきかを予測するモデルがあるよ。最終的な音を作る前に、予測されたハーモニクスを元のボーカルのハーモニクスと合体させて微調整するんだ。そうすることで、新しい音は元の声のキャラクターを保ちながら、トランペットのような他の楽器の音にも聞こえるようになるんだ。

2つ目のアプローチ:オートエンコーダー

2つ目の方法はオートエンコーダーを使うんだけど、これは音を再現する方法を学ぶモデルの一種だよ。このモデルをボーカルと楽器の録音でトレーニングするんだ。目標は、ボーカルの音を取って、楽器の音の影響を受けた状態で再現できるシステムを作ることなんだ。

このアプローチの面白い点は、トレーニング中の「スイートスポット」って呼ばれる段階があること。ここでは、モデルが声の歌詞の内容をうまく再構築できるけど、音が混ざる楽器の音に似てくるんだ。トレーニングが進むと、このボーカルと楽器のユニークなブレンドは失われるけど、最初の結果は声をクリエイティブに変える方法を示してるよ。

2つの方法の比較

どちらの方法がうまく機能するかを見極めるために、参加者が両方を評価するテストを行ったんだ。サウンドの品質、歌詞の明瞭さ、音楽的な興味を人々がどう感じるかを調べたよ。

サウンドの品質を評価

参加者がこの2つのアプローチで生成された音を聴いたとき、どちらも音質で高得点はつかなかったよ。でも、オートエンコーダーを使った2つ目の方法はちょっとだけ良かった。これは、特により良いサンプリング技術を使えば改善の余地があるってことを示唆してるね。

歌詞の理解度

最も印象的な結果の1つは、歌詞の明瞭さから来たよ。オートエンコーダーの方法は、発音の詳細に特化したトレーニングを受けていなくても、理解できる歌詞を再現できたんだ。リスナーは特に女性のボーカルに関して、この方法を好んでいたよ。

音楽的な興味

音楽的な興味は主観的で、リスナーの間で意見が大きく異なったよ。それでも、オートエンコーダーの方法の方がやや好まれる傾向があった。これは、人々が音楽の音に対して反応が異なることを示していて、ある人にとって面白いと感じる音が、他の人にはそうでないこともあるんだ。

音楽制作への意味

この研究は、これら2つの方法が新しいボーカルエフェクトを効果的に作成できることを示してるよ。ボーカルの音を変えながら歌詞の内容を明確に保つ能力は、音楽の創造性の新しい可能性を開くんだ。トランペットのような声を作りながら、歌の歌詞を歌えるなんて想像してみてよ!

未来の方向性

結果は promising だけど、まだ挑戦は残ってる。異なる方法のすべての利点を組み合わせた、より統一されたボーカル合成のシステムを作るには、さらなる探索と技術の進歩が必要だね。

現在の理解は、これらの方法を操作するための始まりに過ぎない。将来の発展では、ミュージシャンやプロデューサーがボーカルパフォーマンスと自然にブレンドされた新しいサウンドを作成するためのツールが得られるかもしれないよ。

結論

要するに、デジタル信号処理を使ってボーカルの音色を変えることは、ミュージシャンやサウンドエンジニアにとってエキサイティングな道を開いてるよ。ここで紹介した2つのアプローチは、技術を通じて創造性がどう高められるかを示してる。音を革新的に変えることで、これまで不可能だった新しいレイヤーを音楽に加えられるんだ。

これらの技術を洗練し続けることで、ユニークで魅力的な音の体験を作り出す可能性はどんどん高まるよ。ボーカルと楽器の音の融合は、未来の音楽制作の特徴になるかもしれなくて、アーティストが自分を表現する新しい方法を提供するんだ。

オリジナルソース

タイトル: Vocal Timbre Effects with Differentiable Digital Signal Processing

概要: We explore two approaches to creatively altering vocal timbre using Differentiable Digital Signal Processing (DDSP). The first approach is inspired by classic cross-synthesis techniques. A pretrained DDSP decoder predicts a filter for a noise source and a harmonic distribution, based on pitch and loudness information extracted from the vocal input. Before synthesis, the harmonic distribution is modified by interpolating between the predicted distribution and the harmonics of the input. We provide a real-time implementation of this approach in the form of a Neutone model. In the second approach, autoencoder models are trained on datasets consisting of both vocal and instrument training data. To apply the effect, the trained autoencoder attempts to reconstruct the vocal input. We find that there is a desirable "sweet spot" during training, where the model has learned to reconstruct the phonetic content of the input vocals, but is still affected by the timbre of the instrument mixed into the training data. After further training, that effect disappears. A perceptual evaluation compares the two approaches. We find that the autoencoder in the second approach is able to reconstruct intelligible lyrical content without any explicit phonetic information provided during training.

著者: David Südholt, Cumhur Erkut

最終更新: 2023-06-19 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.10886

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.10886

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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