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IJCAI
感知启发的图卷积在音乐理解任务中的应用
我们提出了一种新的图卷积块,称为 MusGConv,专门为高效处理音乐乐谱数据而设计,并根据一般感知原理进行了激发。它关注音乐的两个基本维度,音高和节奏,并考虑了这些组成部分的相对和绝对表示。我们在四个不同的音乐理解问题上评估了我们的方法:
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2 months ago
探索生成式人工智能对音乐的解读
我们使用 Google 的 MusicVAE,一个具有 512 维潜在空间的变分自动编码器来表示几小节的音乐,并根据描述音乐的相关性组织潜在维度。我们发现,平均而言,大多数潜在神经元在输入真实音乐曲目时保持沉默:我们称这些为 “噪声” 神经
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a year ago
序列音乐生成任务中不同音高和节奏网格编码方法的比较分析
本研究针对音乐生成任务中的基本音高和节拍两个特征进行综合分析,考察了不同编码方式对一个基于序列的乐曲生成模型性能的影响,结果表明类 - 八度编码在音高相关的指标上显著优于 MIDI 编码;密集的小节度量栅格和多标记栅格提高了节奏质量,但也面
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a year ago
基于三重信息瓶颈的无监督语音分解
本文介绍了 SpeechSplit,一个可以盲目将语音分解为其四个组成部分的算法,以及如何在没有文本标签的情况下分别在语调、音高和节奏上执行风格转换。
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4 years ago
测量当代西方流行音乐的演变
本研究旨在揭示西方流行音乐中基本音乐要素的普遍用法模式和指标,其中许多模式和指标在 50 多年的时间里始终保持稳定,但也证明了与音高转换限制、音色板调一致性和响度水平增加相关的重要变化或趋势。
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12 years ago
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