Compile differentiable audio models to real-time DSP
This project enables compiling differentiable audio models (trained with frameworks like PyTorch) into real-time Digital Signal Processing (DSP) code. It bridges the gap between neural audio processing research and practical deployment on embedded systems or audio plugins. The tool translates model architectures into efficient C/C++ code suitable for low-latency audio applications.
背景メモ
- **adac**は、音声・音楽の機械学習モデル（特に微分可能なモデル）を**リアルタイムDSP（デジタル信号処理）**向けにコンパイルするツール。通常、PyTorchなどで訓練したモデルをオーディオプラグイン（VSTなど）やエフェクターとして使える形に変換するのは難しいが、adacはそのギャップを埋める。
- 開発者の**cucuwritescode**（GitHub上のアカウント名）は、オーディオMLと低レイテンシーDSPの橋渡しに取り組むエンジニア。
- 従来、ディープラーニングの音声処理はオフライン推論や高負荷環境が前提だったが、adacは**C/C++へのコード生成**により、ギターのエフェクトやシンセサイザーといったリアルタイム音響機器に機械学習を組み込む道を開く。
- 類似プロジェクトとして**nn～**や**Differentiable Digital Signal Processing**の流れがあるが、adacは「微分可能→リアルタイム実装」の変換パスに特化している点が特徴。