music understanding | BriefGPT

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AAAIN-Gram 无监督复合和特征注入以提升符号音乐理解能力
应用深度学习技术对符号音乐进行理解的第一步是将音乐作品（主要是 MIDI 格式）转换为预定义令牌的序列，如音符音高、音符速度和和弦。然后，将这些序列输入神经序列模型以完成特定任务。在本文中，我们提出了一种新的方法 ——NG-Midiform
PDF7 months ago
LLark: 一个用于音乐的多模态基础模型
音乐理解和 LLark 的多模态模型的数据集创建、多模态架构、以及基于开源音乐数据和模型进行训练的结果和代码。
PDF9 months ago
MARBLE: 音乐音频表示基准测试用于通用评估
该研究提出使用音乐音频表示基准来提高音乐信息检索任务的性能，包括定义四个层次的综合分类法，并建立了 14 个任务的统一协议。研究表明，最近提出的大规模预训练音乐语言模型在大多数任务中表现最佳。
PDFa year ago
MERT：音乐声学理解模型及大规模自监督训练
利用自监督学习方法，结合教师模型的音乐理解模型能够在大规模数据上，通过留声机和 Constant-Q Transform 等多种教师模型的指导，将 BERT-style transformer encoder 更好地应用于音乐领域，提升了音
PDFa year ago
接近音樂本質：表現主義宣言
本文介绍了作者关于音乐信息研究（MIR）的个人主观看法。作者希望建立比目前更深入了解音乐的系统，因此提出了下一个十年 MIR 研究的一些挑战，这些挑战围绕着人们对音乐的六个基本认识展开，这些认识通常被公认，但在日常研究中经常被忽视。
PDF8 years ago