基于多层深度序列相似性学习的自动现场音乐歌曲识别
音频与语音处理
2025-01-15 v1 声音
摘要
本文研究了自动现场音乐歌曲识别的新问题，即给定现场录音的歌曲，从音乐数据库中检索对应的录音室版本。我们提出一种基于相似性学习和基于Siamese卷积神经网络的模型系统。该模型使用多层深度序列的交叉相似矩阵来衡量不同音频轨道之间的音乐相似性。使用手动收集的定制现场音乐数据集测试了该系统的性能。实验结果表明，该系统能够识别87.4%的给定现场音乐查询。
引用
@article{arxiv.2501.08129,
title = {Automatic Live Music Song Identification Using Multi-level Deep Sequence Similarity Learning},
author = {Aapo Hakala and Trevor Kincy and Tuomas Virtanen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.08129},
year = {2025}
}