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带噪标记数据的音乐源分离假标签的自校正
音乐源分离面临标记正确的独立乐器音轨受限的挑战，文章引入了一种自动化技术来改进部分标签错误的数据集，并表明利用改进后的数据集进行训练可以获得与干净标签数据集相当的结果。
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a year ago
Jointist: 通过联合训练同时提高多乐器转录和音乐源分离
本文提出 Jointist，一种仪器感知的多仪器框架，可以从音频剪辑中转录、识别和分离多个乐器。Jointist 的新颖性质对于评估这种模型提出了新的视角，然而，在我们的实验中，该模型在多个下游任务上实现了性能的提升，包括转录，分离，下行拍
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a year ago
基于音色和音高的帧级乐器识别
本文利用 MusicNet 数据集，建立并评估了一个卷积神经网络，实现基于帧级别标注的乐器识别，并尝试不同方法将音高信息融入模型，实现对于多乐器帧级别噪声的校准、乐器之间谐波比较分析等，实验结果表明相对于基线方法具有显著的性能提升。
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6 years ago
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。
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8 years ago
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