| 講演名 | 2022-03-01 ファインチューニングを利用した歪みエフェクタの高速モデリング 少路 春希(立命館大), 吉本 健人(立命館大), 阪 大樹(立命館大), 黒田 大貴(立命館大), 北原 大地(立命館大), 田中 賢一郎(立命館大), 平林 晃(立命館大), |
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| 抄録(和) | 深層学習に基づく歪みエフェクタのモデリングを高速に行う手法を提案する．エフェクタの個体や設定を変えて何回もモデリングすることを考えると1 回当たりの学習時間の短縮が求められるが，単に学習データ量を削減するとモデリング精度が低下してしまう．本研究では，目的の歪みエフェクタを少量データからモデリングする際に，異なる歪みエフェクタに対して十分訓練済みのネットワークパラメータを初期値としてファインチューニングを行う．数値実験で，提案手法が少量データからでも精度を維持したまま歪みエフェクタを高速にモデリングすることを示す． |
| 抄録(英) | We propose a fast modeling method for distortion pedals based on deep learning. For modeling many times with different pedals and settings, it is desired to shorten the training time per one model, but simply reducing the amount of training data decreases the modeling accuracy. In this paper, when modeling a target distortion pedal from a small amount of data, we propose to apply fine-tuning where network parameters well-trained for another distortion pedal are used as initial values. Numerical experiments show that the proposed method trains the model of the target distortion pedal very quickly from a small amount of data while maintaining the modeling accuracy. |
| キーワード(和) | 歪みエフェクタ / 深層学習 / WaveNet / 転移学習 / ファインチューニング |
| キーワード(英) | Distortion Pedal / Deep Learning / WaveNet / Transfer Learning / Fine-Tuning |
| 資料番号 | EA2021-75,SIP2021-102,SP2021-60 |
| 発行日 | 2022-02-22 (EA, SIP, SP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA / SIP / SP / IPSJ-SLP |
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| 開催期間 | 2022/3/1(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響, 信号処理，音声，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 梶川 嘉延(関西大) / 坂東 幸浩(NTT) / 北岡 教英(豊橋技科大) / 北岡 教英(豊橋技科大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshinobu Kajikawa(Kansai Univ.) / Yukihiro Bandou(NTT) / Norihide Kitaoka(Toyohashi Univ. of Tec) / 北岡 教英(豊橋技科大) |
| 副委員長氏名（和） | 古家 賢一(大分大) / 小山 翔一(東大) / 田中 聡久(東京農工大) / 仲地 孝之(琉球大学) |
| 副委員長氏名（英） | Kenichi Furuya(Oita Univ.) / Shoichi Koyama(Univ. of Tokyo) / Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Takayuki Nakachi(Ryukyu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 加古 達也(NTT) / 西浦 敬信(立命館大) / 杉本 憲治郎(Xiaomi) / 渡辺 修(拓殖大) / 田中 雄一(東京農工大) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Tatsuya Kako(NTT) / Takanobu Nishiura(RitsumeikanUniv.) / Kenjiro Sugimoto(Xiaomi) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Shinnosuke Takamichi(Univ. of Tokyo) / Ryouichi Takashima(Kobe Univ.) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 若林 佑幸(都立大) / 小松 達也(LINE) / 吉田 太一(電通大) / 京地 清介(北九州市立大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yukou Wakabayashi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Tatsuya Komatsu(LINE) / Taichi Yoshida(UEC) / Seisuke Kyochi(Univ. of Kitakyushu) / Toru Nakashika(Univ. of Electro-Comm.) / Ryo Masumura(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Engineering Acoustics / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Speech / Special Interest Group on Spoken Language Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ファインチューニングを利用した歪みエフェクタの高速モデリング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fast Distortion Pedal Modeling with Fine-Tuning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 歪みエフェクタ / Distortion Pedal |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | WaveNet / WaveNet |
| キーワード(4)（和/英） | 転移学習 / Transfer Learning |
| キーワード(5)（和/英） | ファインチューニング / Fine-Tuning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 少路 春希 / Haruki Shoji |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉本 健人 / Kento Yoshimoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 阪 大樹 / Daiki Saka |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 黒田 大貴 / Hiroki Kuroda |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 北原 大地 / Daichi Kitahara |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 田中 賢一郎 / Kenichiro Tanaka |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 平林 晃 / Akira Hirabayashi |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-03-01 |
| 資料番号 | EA2021-75,SIP2021-102,SP2021-60 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | EA-383,SIP-384,SP-385 |
| ページ範囲 | pp.70-75(EA), pp.70-75(SIP), pp.70-75(SP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-22 (EA, SIP, SP) |