Buchumschlag

Open-Amp: Synthetic Data Framework for Audio Effect Foundation Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wright, Alec, Carson, Alistair, Juvela, Lauri
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Audio and Speech Processing Artificial Intelligence Machine Learning Sound
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Collaborative Watermarking for Adversarial Speech Synthesis
von: Juvela, Lauri, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Gradient-based Optimisation of Modulation Effects
von: Carson, Alistair, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Resampling Filter Design for Multirate Neural Audio Effect Processing
von: Carson, Alistair, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Audio Codec Augmentation for Robust Collaborative Watermarking of Speech Synthesis
von: Juvela, Lauri, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpolation Filter Design for Sample Rate Independent Audio Effect RNNs
von: Carson, Alistair, et al.
Veröffentlicht: (2024)

End-to-End Amp Modeling: From Data to Controllable Guitar Amplifier Models
von: Juvela, Lauri, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sample Rate Independent Recurrent Neural Networks for Audio Effects Processing
von: Carson, Alistair, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NatureLM-audio: an Audio-Language Foundation Model for Bioacoustics
von: Robinson, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse Autoencoders Make Audio Foundation Models more Explainable
von: Mariotte, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Open Respiratory Acoustic Foundation Models: Pretraining and Benchmarking
von: Zhang, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unsupervised Estimation of Nonlinear Audio Effects: Comparing Diffusion-Based and Adversarial approaches
von: Moliner, Eloi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Guiding Audio Editing with Audio Language Model
von: Lan, Zitong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AU-Harness: An Open-Source Toolkit for Holistic Evaluation of Audio LLMs
von: Nguyen, Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parametric Neural Amp Modeling with Active Learning
von: Grötschla, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AudioGenX: Explainability on Text-to-Audio Generative Models
von: Kang, Hyunju, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can Synthetic Audio From Generative Foundation Models Assist Audio Recognition and Speech Modeling?
von: Feng, Tiantian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Differentiable All-pole Filters for Time-varying Audio Systems
von: Yu, Chin-Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tuning In: Analysis of Audio Classifier Performance in Clinical Settings with Limited Data
von: Mahdi, Hamza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UltraEval-Audio: A Unified Framework for Comprehensive Evaluation of Audio Foundation Models
von: Shi, Qundong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Alignment to Advancement: Bootstrapping Audio-Language Alignment with Synthetic Data
von: Kuan, Chun-Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

De-crackling Virtual Analog Controls with Asymptotically Stable Recurrent Neural Networks
von: Kallinen, Valtteri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prompt-guided Precise Audio Editing with Diffusion Models
von: Xu, Manjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Benchmarking Language Modeling for Lossless Compression of Full-Fidelity Audio
von: Long, Phillip, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Text-Queried Audio Source Separation via Hierarchical Modeling
von: Yin, Xinlei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PoDAR: Power-Disentangled Audio Representation for Generative Modeling
von: Luebs, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Lightweight Joint Audio-Visual Deepfake Detection via Single-Stream Multi-Modal Learning Framework
von: Zhang, Kuiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Framework for Synthetic Audio Conversations Generation using Large Language Models
von: Kyaw, Kaung Myat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SSLAM: Enhancing Self-Supervised Models with Audio Mixtures for Polyphonic Soundscapes
von: Alex, Tony, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffused Responsibility: Analyzing the Energy Consumption of Generative Text-to-Audio Diffusion Models
von: Passoni, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

$\texttt{AVROBUSTBENCH}$: Benchmarking the Robustness of Audio-Visual Recognition Models at Test-Time
von: Maharana, Sarthak Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scaling Ambiguity: Augmenting Human Annotation in Speech Emotion Recognition with Audio-Language Models
von: Zhang, Wenda, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Tuberculosis Screening from Cough Audio: Baseline Models, Clinical Variables, and Uncertainty Quantification
von: Kafentzis, George P., et al.
Veröffentlicht: (2026)

HEAR: Holistic Evaluation of Audio Representations
von: Turian, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Enhancing Synthetic Training Data for Speech Commands: From ASR-Based Filtering to Domain Adaptation in SSL Latent Space
von: Quintas, Sebastião, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Source Disentanglement in Neural Audio Codec
von: Bie, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TACNET: Temporal Audio Source Counting Network
von: Ahmadnejad, Amirreza, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Exploring and Applying Audio-Based Sentiment Analysis in Music
von: Jhanji, Etash
Veröffentlicht: (2024)

A Survey of Deep Learning Audio Generation Methods
von: Božić, Matej, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Training-Free Multi-Step Audio Source Separation
von: Zang, Yongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Temporal Guidance and Iterative Refinement in Audio Source Separation
von: Morocutti, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2025)