Parametric Neural Amp Modeling with Active Learning

📄 arXiv: 2509.26564v1 📥 PDF

作者: Florian Grötschla, Longxiang Jiao, Luca A. Lanzendörfer, Roger Wattenhofer

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出Panama，利用主动学习训练参数化吉他放大器模型，逼近非参数模型效果。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 吉他放大器建模 参数化模型 主动学习 LSTM WaveNet

📋 核心要点

  1. 现有吉他放大器建模方法通常需要大量数据或依赖非参数模型，参数量大，泛化性受限。
  2. Panama框架通过主动学习策略，选择最具信息量的样本点进行训练，显著减少数据需求。
  3. 实验表明，仅使用75个数据点，Panama模型即可达到与领先的非参数模型NAM相当的音质水平。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Panama的主动学习框架，用于端到端地训练参数化吉他放大器模型。该框架结合了LSTM模型和类似WaveNet的架构。借助Panama，可以通过录制样本来创建虚拟放大器，这些样本通过基于集成的积极学习策略确定，从而最大限度地减少所需的数据点数量（即放大器旋钮设置）。我们的策略使用基于梯度的优化来最大化集成模型之间的差异，以便识别信息量最大的数据点。MUSHRA听力测试表明，使用75个数据点，我们的模型能够匹配领先的开源非参数放大器建模器NAM的感知质量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决吉他放大器建模中数据效率低下的问题。传统的吉他放大器建模方法，如非参数模型（例如NAM），虽然音质优秀，但需要大量的训练数据。而参数化模型虽然参数量小，但往往难以捕捉放大器的复杂非线性特性。因此，如何在少量数据下训练出高质量的参数化吉他放大器模型是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用主动学习策略，选择最具信息量的样本点进行训练，从而提高数据利用率。具体来说，通过构建一个模型集成，并优化样本点，使得集成模型之间的预测差异最大化，这些差异大的样本点被认为是信息量最大的，应该优先选择进行训练。

技术框架：Panama框架包含以下几个主要模块：1) 参数化吉他放大器模型：采用LSTM和WaveNet-like架构相结合的模型，用于模拟放大器的输入输出关系。2) 模型集成：构建多个结构相同但初始化不同的放大器模型，形成一个集成。3) 主动学习策略：使用基于梯度的优化方法，最大化集成模型在候选样本点上的预测差异。4) 数据选择：根据主动学习策略的结果，选择信息量最大的样本点加入训练集。整个流程是迭代进行的，每次迭代选择一批新的样本点进行训练，直到模型性能达到预期。

关键创新：论文的关键创新在于将主动学习引入到参数化吉他放大器建模中。与传统的被动学习方法不同，主动学习能够智能地选择训练数据，从而显著提高数据效率。此外，论文提出的基于梯度优化的集成差异最大化策略，能够有效地识别信息量最大的样本点。

关键设计：在模型架构方面，论文结合了LSTM和WaveNet-like架构的优点，LSTM用于捕捉时序依赖关系，WaveNet-like架构用于生成高质量的音频信号。在主动学习策略方面，论文使用基于梯度的优化方法，直接优化输入样本，使得集成模型之间的预测差异最大化。损失函数的设计也至关重要，需要平衡模型精度和集成差异。具体的参数设置（如LSTM的层数、WaveNet的dilation rate等）需要根据实际情况进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用Panama框架训练的参数化吉他放大器模型，仅需75个数据点，即可达到与领先的开源非参数模型NAM相当的音质水平。MUSHRA听力测试结果表明，Panama模型在感知质量上与NAM模型没有显著差异，这证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟吉他放大器、音频效果器插件、音乐制作软件等领域。通过减少数据需求，可以更方便地为各种放大器建模，为音乐家和音频工程师提供更多选择。此外，该主动学习框架也可推广到其他音频建模任务中，例如乐器音色合成、语音合成等。

📄 摘要（原文）

We introduce Panama, an active learning framework to train parametric guitar amp models end-to-end using a combination of an LSTM model and a WaveNet-like architecture. With \model, one can create a virtual amp by recording samples that are determined through an ensemble-based active learning strategy to minimize the amount of datapoints needed (i.e., amp knob settings). Our strategy uses gradient-based optimization to maximize the disagreement among ensemble models, in order to identify the most informative datapoints. MUSHRA listening tests reveal that, with 75 datapoints, our models are able to match the perceptual quality of NAM, the leading open-source non-parametric amp modeler.