この論文では、「RAVE（Realtime Audio Variational autoencoder）」を使用した二段階の楽器音色変換手法に焦点を当てています。この手法の主な利点は、トレーニングデータが不足している状況でも、目標音色と中間過渡音色の変換モデルをトレーニングすることで、目標音色に対する音質の向上が期待できる点です。また、目標音色への変換を二段階に分けることで、より効果的な変換が可能となります。

この手法では、異なる中間音色変換モデルを同時にトレーニングすることで、音色の類似性と変換効果の関係について深く理解することができます。異なるアプローチやモデルの組み合わせが、最終的な変換結果にどのような影響を与えるかを調査することが重要です。このアプローチは、音色変換技術の進化と最適化に寄与する可能性があります。