一种用于民歌分类的注意力神经网络架构
声音
2019-04-26 v1 计算与语言
音频与语音处理
摘要
本文提出一种用于民歌分类的注意力神经网络。我们引入音乐动机嵌入的概念，并展示如何利用旋律局部上下文，使用 word2vec 算法的 skipgram 版本对单声部民歌动机进行建模。我们利用动机嵌入表示来自德国、中国和瑞典的民歌，并使用能够辨别歌曲中相关动机的注意力神经网络对它们进行分类。结果表明，该网络以完全无监督的方式获得了当前最佳（state of the art）准确率，且动机嵌入能从民歌中产生高质量的动机表示。我们推测此类表示在大型符号音乐语料库中的优势，以及它如何有助于来自不同文化与地理区域的民歌集的音乐学分析。
引用
@article{arxiv.1904.11074,
title = {An Attentional Neural Network Architecture for Folk Song Classification},
author = {Aitor Arronte-Alvarez and Francisco Gomez-Martin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11074},
year = {2019}
}
备注
Accepted for ICMC 2019