Oct, 2022
音乐理解的有监督和无监督音频表示学习
Supervised and Unsupervised Learning of Audio Representations for Music Understanding
Matthew C. McCallum, Filip Korzeniowski, Sergio Oramas, Fabien Gouyon, Andreas F. Ehmann
TL;DR本文提供了音频理解模型预训练策略的广泛比较分析，探讨了预训练数据集（音乐或通用音频）和预训练方法（有监督或无监督）对下游任务的影响，特别是在音乐领域的多项任务中，超大规模有人工注释的音乐数据集上训练的有监督模型实现了最先进的性能，而域限制在音乐领域的无监督模型则在某些情况下能实现优异的有监督学习和无监督学习性能，表现出较高的效率和通用性。