基于符号表示的深度作曲家分类
声音
2020-10-27 v2 机器学习
音频与语音处理
摘要
在本研究中，我们训练深度神经网络在符号域上对作曲家进行分类。模型接受双通道二维输入，即由 MIDI 录音转换得到的时间-音高表示的起音与音符激活，并执行单标签分类。在 MAESTRO 数据集上进行的实验中，我们报告了 13 位古典作曲家分类的 F1 值为 0.8333。
引用
@article{arxiv.2010.00823,
title = {Deep Composer Classification Using Symbolic Representation},
author = {Sunghyeon Kim and Hyeyoon Lee and Sunjong Park and Jinho Lee and Keunwoo Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.00823},
year = {2020}
}