Feb, 2024

基于数据驱动的鲁棒自动钢琴转录分析

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TL;DR通过研究训练数据的角度，本文通过在 MAESTRO 数据集的原始和重新执行版本上使用各种数据增强技术，获得了 MAPS 数据集的最新音符起始准确性，而无需查看其他的训练数据。
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发现论文，激发创造
  • 高分辨率吉他转录通过领域适应

    使用高分辨率钢琴转录模型训练新的吉他转录模型，从而在零样本情况下在 GuitarSet 上获得最先进的转录结果，改进了之前发表的方法。

    Feb, 2024

  • 使用 MAESTRO 数据集实现分解式钢琴音乐建模和生成

    该研究使用 MAESTRO 数据集中的音符事件作为中间表示，训练了一系列的神经网络模型，用于转录、合成和生成具备连贯乐曲结构的音频波形，从而实现了跨六个数量级（0.1ms 到 100s）的音频合成。

    Oct, 2018

  • 基于 Transformer 的序列到序列钢琴转录

    本文展示了使用通用 encoder-decoder Transformer 和标准解码方法可实现与专业领域特定设计模型同等效果的自动音乐转录方法，从而取消了任务特定架构的需求，简化了转录，为集中精力于数据集创建和标注而非模型设计提供了可能性。

    Jul, 2021

  • 基于神经自回归模型的高效实时钢琴转录

    通过改进神经网络设计和模型大小，实现实时推断的钢琴转录模型，与现有最先进模型在音符精确度上相媲美并具有高性能及轻量级特点。

    Apr, 2024

  • 分层频时间转换的自动钢琴转录

    提出了一种名为 hFT-Transformer 的自动音乐转录方法，该方法利用了两种级别的分层频率 - 时间 Transformer 结构，能够捕捉音频中的长期依赖关系，并在评估中表现出最先进的性能。

    Jul, 2023

  • 音乐非局部统计作为音频转谱钢琴转录的指导

    提出了一种自动钢琴转录系统，该系统利用基于深度神经网络的多音高检测和基于统计模型的节奏量化相结合的方法提高了音乐信息处理的准确性，在系统性评估中发现一些全局特征误差较大，而由音乐知识推导的音高和节奏内容的非局部统计显著提高了转录结果的准确性。

    Aug, 2020

  • 关于利用简单基于帧的方法进行钢琴转录的潜力

    在钢琴转录任务中，采用基于神经网络的帧级别方法，并通过系统比较适用于神经网络的不同流行的输入表示方法并充分利用训练技术和新的正则化方法，得出了一个比目前公开发表的最新技术在 MAPS 数据集上性能更好的钢琴转录器。因此，本文提出这种简单的方法作为未来音乐转录研究的新基准。

    Dec, 2016

  • 有监督音乐转录的不变性和数据增强

    本文探讨了基于帧的音乐转录的各种模型，重点在于达到人类录音的最新的方法。本文中讨论的具有平移不变性的网络，结合了传统的滤波器和卷积神经网络，在 2017 年 MIREX 多基频估计评估测试中成为最佳性能模型。本类模型在 log 频率域中共享参数，利用音乐的频率不变性来减少模型参数数量并避免对训练数据的过度拟合。本文中的所有模型都是通过 MusicNet 数据集中具有标记的数据进行监督训练的，并通过随机保持标签的音调变换进行增强。

    Nov, 2017

  • 深度多音 ADSR 钢琴音符转录

    研究了一种迟到融合方法和手工隐藏马尔可夫模型在钢琴转录中的应用，利用 ADSR 包络获取转移概率进行音符分段并经过最终的二进制决策规则，从而实现对完整音符的准确转换。在 MAPS 数据集上取得了最先进的结果，并能够大幅超越其他方法。

    Jun, 2019

  • 自动音乐转录中乐器间知识的传递

    本文探讨使用软件合成音频数据训练通用模型来加快乐器自动转录模型的转移学习，结果表明使用合成数据训练模型可能是预训练通用模型的良好基础。

    Apr, 2023