Nov, 2018

从上下文到概念：利用 Word2Vec 探索音乐中的语义关系

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TL;DR使用 word2vec 计算模型探索多种风格音乐的语义信息，研究显示这种新的嵌入矢量表征实际上捕捉到了音乐的音调和和声特性，为深度学习模型提供了潜在的输入表示，并提供了音乐创作工具。
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发现论文，激发创造
  • 用 Word2vec 建模音乐上下文

    本文基于 word2vec 模型提出了一种用于捕捉复杂音乐语境的向量空间模型，针对 Beethoven 的钢琴奏鸣曲数据集，利用 t 分布随机邻域嵌入可视化分析证明该模型成功捕捉到了音调关系。在一个类似的 word2vec 语境下，替换后的 Moonlight Sonata 片段与原始片段的音调差距相对较短。

    Jun, 2017

  • 描述的是否是同一声音？一项对表现钢琴演奏的词嵌入空间的分析

    使用五个嵌入模型和他们的相似性结构，我们研究了表达钢琴演奏特点的领域中的语义嵌入的不确定性，并评估了上下文提示、减少中心性、跨模态相似度和 k-means 聚类的效果。结果显示，针对这一任务的嵌入模型质量存在很大的变异性；更一般的模型表现优于领域适应模型，并且最佳模型配置达到与人类级别的一致性。

    Dec, 2023

  • Pitchclass2vec: 用和弦嵌入实现的音乐结构划分

    本文介绍一种基于符号和弦标注的新型音乐分割方法，即 pitchclass2vec，使用自然语言处理技术和定制编码将其嵌入到连续的向量表示中。使用 LSTM 神经网络的算法，在音乐领域优于基于符号和弦注释的最新技术。

    Mar, 2023

  • 词向量能够捕捉词语的节奏相似性

    本文探究了诸如 Word2Vec 和 GloVe 等词嵌入系统在捕捉单词韵律相似性方面的实用性。结果显示，这些嵌入分配给押韵单词的向量更相似。同时也揭示了相比于 Word2Vec，GloVe 在这方面表现相对更好。文章还提出了一种首次量化单词韵律相似性的度量标准。

    Apr, 2022

  • 将相关文档纳入 word2vec 中

    本文针对词嵌入模型在信息检索任务中存在的问题及其局限性，提出了一种基于 word2vec Skip-Gram 模型的神经网络模型，通过显式向量表示的方式，增加了模型的可解释性和准确性，实现了查询词汇的局部信息融合，提高了指定任务状态下的表现表现。

    Jul, 2017

  • 将语义关系嵌入到词表示中

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    May, 2015

  • 探索词语和关系的理论表示

    该研究提出了一种理论方法，将词嵌入和知识图谱中的实体及其关系的几何形状联系起来，以便更好地理解它们的语义结构和性能。

    Feb, 2022

  • 口语化 Word2Vec: 观点与技术

    研究探讨了在使用 Word2Vec 算法时，当输入单元与声学相关时，如何无法编码分布语义。同时，对以文本为基础的嵌入进行自动词类聚类的简化方法也被忽视，而这正是该任务中真正的挑战所在。

    Nov, 2023

  • 基于声音的词嵌入学习方法：Sound-Word2Vec

    该论文提出了一个新的嵌入方案 (sound-word2vec)，用于学习基于声音的专业词嵌入。 这些嵌入的使用在文本检索和电影制作等任务中表现出了很好的效果，并提出来了许多新的声学和拟声词上的依赖关系。

    Mar, 2017

  • 口语词汇的音义嵌入及其在口语内容检索中的应用

    本文介绍了一种两阶段框架，用于考虑口语单词的上下文执行音素语义嵌入，第一阶段执行音素嵌入，第二阶段执行语义嵌入，我们进一步提出了通过文本嵌入并行评估在第二阶段获得的音频嵌入的音素和语义性质。

    Jul, 2018