automatic music transcription | BriefGPT

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机器学习技术在自动音乐转录中的应用：系统调研
音乐信息检索领域的自动音乐转录（AMT）是一项核心挑战，旨在将音频信号转换为音乐符号表示，本文扼要回顾了 AMT 在音乐信号分析中的关键作用，强调了由于音乐和谐的复杂和相互叠加的频谱结构而对 AMT 的重要性，通过对 AMT 中现有的机器学
PDF12 days ago
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。
PDF4 months ago
无注释自动音乐转录：基于可扩展合成数据和对抗领域混淆技术
提出了一种无需注释数据的音乐自动转录模型，通过利用可扩展的合成音频进行预训练和对抗性域混淆，实现了比使用混合注释真实音频数据学习时更高的准确性，在 AMT 研究领域中，揭示了这种方法的可扩展性和面临的挑战。
PDF7 months ago
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。
PDFa year ago
基于音素的神经网络模型，用于音符级别的唱歌转录
本文中，我们提出了一种使用唱歌语言特征的方法，通过使用 mel-scaled spectrogram 和 phonetic posteriorgram（PPG）来更准确地检测唱歌声音的音符起始点。我们的方法显著提高了唱歌转录的性能，并强调了
PDFa year ago
DiffRoll：基于扩散的生成式音乐转录技术及无监督预训练能力
提出了一种新的生成方法，DiffRoll，来处理自动音乐转录问题。它将 AMT 视为有条件的生成任务，从其理论上训练模型来从纯高斯噪声中生成逼真的钢琴卷，因此 DiffRoll 不需要分类器，可在仅提供钢琴卷的不配对数据集上训练。实验证明，
PDF2 years ago
野外音乐自动转录的非对齐监督
NoteEM 是一种自动化的乐曲信息获取方法，能够实现从现实世界的音频记录中以高精度解码出对应的乐曲内容，其主要特点为采用了非对齐监督、伪标签和音高位移等技术。该方法在 MAPS 数据集上取得了最好的记录水平准确度，并在跨数据集评估中也表现
PDF2 years ago
MM声学特定钢琴速度估计
通过建立具有特定声学特性的 AMT 系统，该系统以音频记录和相对齐奏乐谱为输入，并输出每个音符的声学特性速度，以应对现有 AMT 方法无法完整还原钢琴演奏的问题。
PDF2 years ago
ICLRMT3: 多任务多轨音乐转录
本文利用序列到序列传递学习的多任务自然语言处理模型，在多个不同的乐器转录数据集上对多种音乐乐器进行了联合转录，展示了其在低资源乐器的表现结果显著，同时保持了高质量的表现结果，是多任务自动音乐转录领域的强有力基线。
PDF3 years ago
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
PDF3 years ago
使用附加注意力机制的 Onsets and Frames 模型再审
通过修正加性注意机制，本文全面检验了 Onsets-and-Frames AMT 模型并找出了对 AMT 性能有贡献的关键组件，实验结果表明加性注意机制在适度的时间上下文后并不对模型有益处，规则 - based 后处理高度贡献 SOTA 表
PDF3 years ago
通过回归按键起始和终止时间进行高分辨率钢琴转录
本文提出了一种高分辨率的基于神经网络的自动音乐转录系统，可以精确定位钢琴音符的起始和终止时间，并且具有良好的鲁棒性，对于 MAESTRO 数据集的 onset F1 分数达到了 96.72％，对于 pedal onset F1 分数更是取得
PDF4 years ago
改进 Onsets 和 Frames 的对抗学习音乐转录
使用对抗训练方案来处理多标签预测的音乐转录模型，可显著提高模型的准确性和置信度。
PDF5 years ago