Абстракт
Исследование представляет "адаптивные нейронные модели усилителей", размер и вычислительная нагрузка которых можно менять без повторного обучения и с минимальными дополнительными затратами на обработку. Это позволяет музыкантам просто выбирать баланс между точностью и ресурсами моделей, которые они применяют. Эффективность подхода оценили по сравнению с популярными эталонными методами, а также создали демонстрацию модели в реальном времени внутри плагина для аудиоэффектов.
| Комментарии: | 2 страницы, 2 рисунка. Принято на workshop NeurIPS 2025 по ИИ для музыки |
| Тематика: | Машинное обучение (cs.LG) |
| Цитировать как: | arXiv:2511.07470 [cs.LG] |
| (или arXiv:2511.07470v1 [cs.LG] для этой версии) | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.07470 DOI от arXiv через DataCite |