May, 2016

基于螺旋曲线的深度卷积神经网络在乐器识别中的应用

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TL;DR本研究调查了构建学习卷积网络用于乐器识别的问题，并对三种不同的权重共享策略进行了性能测试，结果表明混合三种卷积层在单个深度学习体系结构中的效果最佳。
musical performanceinstrument recognitiondeep convolutional networkstime-frequency domainspectral envelope
发现论文，激发创造
  • 使用卷积神经网络自动识别多音乐器中的乐器

    本文介绍了利用卷积神经网络进行自动乐器识别的应用。在这个模型中，特征提取和学习算法是通过端到端方式一起训练的。通过基于原始音频训练的卷积神经网络所取得的结果表明，其性能优于那些依赖手工制作特征的传统方法。

    Nov, 2015

  • 利用卷积神经网络进行音乐音频信号的音色分析

    探究如何利用卷积神经网络 (CNNs) 从对数 - 梅尔幅度谱图中有效地学习音色表示，提出了一种设计策略，旨在捕捉用于学习音质的相关时频上下文，并且设计了多个基于该策略的 CNN 体系结构。这些体系结构成功地应用于与音色相关的不同研究任务。

    Mar, 2017

  • 基于音色和音高的帧级乐器识别

    本文利用 MusicNet 数据集，建立并评估了一个卷积神经网络，实现基于帧级别标注的乐器识别，并尝试不同方法将音高信息融入模型，实现对于多乐器帧级别噪声的校准、乐器之间谐波比较分析等，实验结果表明相对于基线方法具有显著的性能提升。

    Jun, 2018

  • 不变性和音乐分类的深度表示

    本研究提出使用视觉中腹流的机制，构建计算模块以提取不变和有差别的音频表示，实现音频流派分类的无监督学习

    Apr, 2014

  • 使用原始波形的样本级深度卷积神经网络进行音乐自动标记

    本文提出了一种基于样本级别深度卷积神经网络的方法，用于从音乐信号中学习表示，并取得了与先前最先进性能可比的结果，而可视化学到的滤波器说明它们对倍频谱很敏感。

    Mar, 2017

  • 基于卷积深度神经网络的深度卡拉 OK：从音乐混音中提取人声

    通过训练一个拥有十亿参数的卷积深度神经网络来从真实世界的音乐混合物中提供声音分离的理想二值掩蔽的概率估计，以对抗更传统的线性方法，该方法可以用于自动消除卡拉 OK 类型应用程序中的歌唱声。

    Apr, 2015

  • 原始波形的深度卷积神经网络

    本文提出了一种利用深度卷积神经网络从原始波形数据中直接学习音频模型的方法，通过批归一化、剩余学习和精心设计的下采样实现高效处理音频波形，并在环境声音识别任务中取得了 15% 的性能提升，达到了使用对数 - 梅尔特征的模型的性能。

    Oct, 2016

  • 基于样本级 CNN 结构的原始波形音频分类

    本文研究了音频领域中可扩展的分类模型，并使用两种不同的基于样本级的深度卷积神经网络模型实现。通过对各种声音类别的测试表明，这些模型达到了最先进的性能水平，并可视化了滤波器在网络中的变化。

    Dec, 2017

  • 图上的谱网络和局部连接网络

    本文探讨了如何将卷积神经网络推广到更广泛的定义域上。作者提出了两种构造方法，分别基于分层聚类和图拉普拉斯谱。结果表明，在低维图形上，可以实现独立于输入尺寸的卷积层学习，从而实现高效的深度网络结构。

    Dec, 2013

  • 使用卷积神经网络学习表征进行 Cover 歌曲识别

    本文提出了一种基于卷积神经网络的新型架构，用于解决音乐信息检索中的 Cover Song Identification 问题，随着分类策略的应用，该网络可训练出对节奏变化具有鲁棒性的模型，实验证明该方法在解决 cover song identification 问题方面表现优异。

    Nov, 2019