SynthScribe: Deep Multimodal Tools for Synthesizer Sound Retrieval and Exploration

📄 arXiv: 2312.04690v2 📥 PDF

作者: Stephen Brade, Bryan Wang, Mauricio Sousa, Gregory Lee Newsome, Sageev Oore, Tovi Grossman

分类: cs.HC, cs.AI, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-02-20)

DOI: 10.1145/3640543.3645158

💡 一句话要点

SynthScribe：用于合成器声音检索与探索的深度多模态工具

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 合成器 声音检索 多模态学习 遗传算法 声音设计 用户界面 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有合成器界面复杂，用户需处理底层参数或管理庞大音色库，操作繁琐。
  2. SynthScribe利用多模态深度学习，使用户能以更高层次的意图进行声音搜索、创建和修改。
  3. 用户研究表明，SynthScribe能有效检索、修改现有声音，并创造出全新的声音。

📝 摘要（中文）

合成器是音乐家创造动态和原创声音的强大工具。现有的合成器商业界面通常需要音乐家与复杂的底层参数交互，或者管理大型的预制声音库。为了解决这些挑战，我们实现了SynthScribe——一个全栈系统，它使用多模态深度学习，让用户在更高的层次上表达他们的意图。我们实现了解决许多困难的功能，即1）搜索现有声音，2）创建全新的声音，3）对给定的声音进行有意义的修改。这是通过三个主要功能实现的：一个用于大型合成器声音库的多模态搜索引擎；一个以用户为中心的遗传算法，通过该算法可以根据用户的偏好创建和选择全新的声音；一个声音编辑支持功能，该功能突出显示关键控制参数，并提供关于文本或音频查询的示例。我们的用户研究结果表明，SynthScribe能够可靠地检索和修改声音，同时还能够创造扩展音乐家创作视野的全新声音。

🔬 方法详解

问题定义：现有合成器声音的检索、创建和修改过程复杂，用户需要深入了解底层参数或在庞大的预制音色库中进行选择，缺乏直观和高效的交互方式。这限制了音乐家的创作灵感和效率。

核心思路：SynthScribe的核心思路是利用多模态深度学习技术，将用户的意图（例如文本描述、音频示例）转化为对合成器参数的控制，从而实现更高级别、更直观的声音检索、创建和修改。通过这种方式，用户无需深入了解复杂的底层参数，即可轻松地探索和创造新的声音。

技术框架：SynthScribe是一个全栈系统，包含以下主要模块：1) 多模态搜索引擎：用于根据文本或音频查询检索现有的合成器声音。2) 用户中心遗传算法：用于根据用户的偏好创建全新的声音。用户可以对遗传算法生成的音色进行选择和反馈，从而引导算法生成更符合用户需求的声音。3) 声音编辑支持：用于根据文本或音频查询，突出显示关键的合成器控制参数，并提供修改建议。

关键创新：SynthScribe的关键创新在于其多模态融合能力和用户中心的设计理念。它能够将文本、音频等多种模态的信息融合起来，用于声音的检索、创建和修改。同时，它采用用户中心的遗传算法，让用户能够参与到声音的创造过程中，从而生成更符合用户需求的声音。

关键设计：多模态搜索引擎可能使用了对比学习，将文本和音频嵌入到同一个向量空间，从而实现跨模态检索。遗传算法的关键在于适应度函数的设计，需要能够准确评估声音的质量和与用户偏好的匹配程度。声音编辑支持功能可能使用了注意力机制，来识别与查询相关的关键控制参数。

📊 实验亮点

用户研究表明，SynthScribe能够可靠地检索和修改声音，同时还能够创造扩展音乐家创作视野的全新声音。具体性能数据和对比基线在摘要中未明确提及，但用户研究的结果表明了该系统的有效性。

🎯 应用场景

SynthScribe可应用于音乐制作、声音设计、游戏开发等领域。它能够帮助音乐家和声音设计师更高效地检索、创建和修改合成器声音，从而提高创作效率和拓展创作空间。未来，该技术有望集成到各种音乐创作软件和硬件设备中，成为音乐创作的重要工具。

📄 摘要（原文）

Synthesizers are powerful tools that allow musicians to create dynamic and original sounds. Existing commercial interfaces for synthesizers typically require musicians to interact with complex low-level parameters or to manage large libraries of premade sounds. To address these challenges, we implement SynthScribe -- a fullstack system that uses multimodal deep learning to let users express their intentions at a much higher level. We implement features which address a number of difficulties, namely 1) searching through existing sounds, 2) creating completely new sounds, 3) making meaningful modifications to a given sound. This is achieved with three main features: a multimodal search engine for a large library of synthesizer sounds; a user centered genetic algorithm by which completely new sounds can be created and selected given the users preferences; a sound editing support feature which highlights and gives examples for key control parameters with respect to a text or audio based query. The results of our user studies show SynthScribe is capable of reliably retrieving and modifying sounds while also affording the ability to create completely new sounds that expand a musicians creative horizon.