利用卷积神经网络进行音乐音频信号的音色分析

Mar, 2017

利用卷积神经网络进行音乐音频信号的音色分析

Timbre Analysis of Music Audio Signals with Convolutional Neural Networks

Jordi Pons, Olga Slizovskaia, Rong Gong, Emilia Gómez, Xavier Serra

TL;DR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。

Abstract

The focus of this work is to study how to efficiently tailor Convolutional Neural Networks (CNNs) towards learning timbre representations from log-mel magnitude spectrograms. We first review the trends when designing CNN architectures. Through this literature overview we discuss which

convolutional neural networks timbre representations log-mel magnitude spectrograms design strategy efficient cnn architectures

发现论文，激发创造

使用卷积神经网络比较环境声音分类的时频表示

本研究比较了不同信号处理方法在卷积神经网络进行音频分类任务时所得到的频谱图表示，发现 Mel-scaled STFT 方法表现最佳。同时还发现，信号的特点以及转化窗口的大小都对分类结果有影响，2D 卷积神经网络在大多数情况下都比 1D 效果更好。

Jun, 2017

朝着端到端可解释的卷积神经网络发展音波信号

用卷积神经网络构建高效且可解释的端到端音频深度学习模型，通过在三个标准语音情感识别数据集上的实验验证，我们的框架在效率和可解释性方面表现优越，对抗 Mel 频谱特征有高达 7% 的改进；还揭示了前端层在处理复杂的长波形模式方面的高效性和可解释性，通过 PhysioNet 心音数据库的实例进行了论证，为处理原始波形数据构建了可移植的有效模型解决方案。

May, 2024

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

基于螺旋曲线的深度卷积神经网络在乐器识别中的应用

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。

May, 2016

使用原始波形的音乐自动标记样本级 CNN 架构

本文介绍了一种基于改进了的 1 维卷积神经网络架构的音乐自动标记方法，该方法采用最先进的图像分类模型 ResNets 和 SENets 构建块，并添加多级特征聚合。结果表明，此方法在 MagnaTagATune 数据集上取得了显著改进，并在 Million Song 数据集上取得了可比结果。

Oct, 2017

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

大规模音频分类的 CNN 结构

本文介绍了使用几种不同的卷积神经网络对音频进行分类，发现在大型数据集上运用图像分类中的卷积神经网络架构对于音频分类也十分有效，使用嵌入分类器的模型对音频事件检测的任务表现优于对原始特征的直接使用。

Sep, 2016

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

使用卷积神经网络进行处理的音频光谱图表示

本文综述了神经网络在音频生成中应用的数据表示方法，着重分析了使用频谱图进行音频风格迁移的问题和挑战。

Jun, 2017

灵活音色控制的神经音乐合成

本研究提出了一种基于神经网络的音乐合成模型，并使用具有灵活音色控制的嵌入学习来实现乐器的多样性和交互。

Nov, 2018