music auto-tagging | BriefGPT

关键词music auto-tagging

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通过领域对抗训练学习的稳健音乐表示的音乐自动标记
采用领域对抗训练 (DAT) 方法，结合合成噪声音乐数据和无标签噪声音乐数据，提高了音乐自动标记的性能，并加强了模型在不同噪声环境下的泛化能力。
PDF5 months ago
NIPS大规模音乐标记的端到端学习
本研究探讨了基于波形输入和基于视听特征学习的卷积神经网络的两种音乐自动标记设计范式在变量大小的数据集上表现的比较，实验结果表明当训练数据不足时，采用音乐领域假设的基于波形的模型在大规模数据场景中的表现优于基于谱图的模型。
PDF7 years ago
使用原始波形的音乐自动标记样本级 CNN 架构
本文介绍了一种基于改进了的 1 维卷积神经网络架构的音乐自动标记方法，该方法采用最先进的图像分类模型 ResNets 和 SENets 构建块，并添加多级特征聚合。结果表明，此方法在 MagnaTagATune 数据集上取得了显著改进，并在
PDF7 years ago
使用预训练卷积神经网络进行多层级和多尺度特征聚合以达到音乐自动标记
本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）架构的音乐自动标记技术，该技术融合了多层级和多尺度特征，通过三个步骤的训练方式在音乐自动标记中表现出高效性并在 MagnaTagATune 数据集和 Million Song 数据集上超越了之前的 s
PDF7 years ago
使用原始波形的样本级深度卷积神经网络进行音乐自动标记
本文提出了一种基于样本级别深度卷积神经网络的方法，用于从音乐信号中学习表示，并取得了与先前最先进性能可比的结果，而可视化学到的滤波器说明它们对倍频谱很敏感。
PDF7 years ago