ADC Japan 2026

Differentiable artificial reverberation has the potential to address a wide range of audio machine-learning tasks, including style transfer, blind estimation, and speech enhancement. This research area has grown rapidly, with many new approaches proposed over the past few years, particularly within the field of differentiable digital signal processing. As a result, numerous differentiable reverb architectures have emerged. At the same time, these developments highlight the need for loss functions that properly capture the perceptually important time- and frequency-domain characteristics of reverberation.

In this talk, we will review key results from recent literature with a focus on architectures suitable for real-time applications. Specifically, we will discuss different architecture choices, optimization strategies, and practical insights for designing loss functions tailored to reverberation. We will also explore how standard, off-the-shelf loss functions can be adapted to better handle reverb and reverberated signals. We will conclude with a forward-looking perspective, highlighting current challenges and open research questions, as well as spatial audio applications.

微分可能な人工残響は、スタイル転送、ブラインド推定、音声強調など、幅広いオーディオ機械学習タスクに対処する可能性を持っています。この研究領域は急速に成長しており、特に微分可能デジタル信号処理の分野において、ここ数年で多くの新しいアプローチが提案されています。その結果、多くの微分可能なリバーブアーキテクチャが出現しました。同時に、これらの発展は、残響の知覚的に重要な時間領域および周波数領域の特性を適切に捉える損失関数の必要性を浮き彫りにしています。

本講演では、リアルタイムアプリケーションに適したアーキテクチャに焦点を当てた、最近の文献からの主要な結果をレビューします。具体的には、異なるアーキテクチャの選択、最適化戦略、および残響に合わせた損失関数を設計するための実用的な洞察について説明します。また、標準的な既製の損失関数がリバーブおよびリバーブ処理された信号をより適切に処理するように適応させられる方法についても探求します。最後に、現在の課題と未解決の研究課題、ならびに空間オーディオアプリケーションに焦点を当てた前向きな展望で結論付けます。