DIFFERENTIABLE WAVETABLE SYNTHESIZER

The present disclosure describes techniques for differentiable wavetable synthesizer. The techniques comprise extracting features from a dataset of sounds, wherein the features comprise at least timbre embedding; input the features to the first machine learning model, wherein the first machine learning model is configured to extract a set of N × L learnable parameters, N represents a number of wavetables, and L represents a wavetable length; outputting a plurality of wavetables, wherein each of plurality of wavetables comprises a waveform associated with a unique timbre, the plurality of wavetables form a dictionary, and the plurality of wavetables are portable to perform audio-related tasks. La présente divulgation concerne des techniques pour un synthétiseur à table d'ondes différenciable. Les techniques consistent à extraire des caractéristiques d'un ensemble de données de sons, les caractéristiques comprenant au moins l'incorporation de timbres ; à entrer les caractéristiques dans le premier modèle d'apprentissage machine, le premier modèle d'apprentissage machine étant configuré pour extraire un ensemble de N × L paramètres pouvant être appris, N représentant un nombre de tables d'ondes, et L représentant une longueur de table d'ondes ; à délivrer une pluralité de tables d'ondes, chaque table d'ondes de la pluralité de tables d'ondes comprenant une forme d'onde associée à un timbre unique, la pluralité de tables d'ondes formant un dictionnaire, et la pluralité de tables d'ondes étant portables pour effectuer des tâches liées à l'audio.