DLR：面向音乐内容分析的深度节奏表示学习
声音
2017-12-15 v1
摘要
在使用深度神经网络时，为网络提供恰当的输入表示以供学习至关重要。本文提出一种学习聚焦于节奏表示的方法，命名为DLR（深度节奏表示，Deep Learning Rhythmic representation）。该方法旨在从原始音频信号中学习DLR，并用于其他音乐信息学任务。在学习DLR时采用一维卷积网络。实验中，我们给出了源任务与目标任务的结果以及DLR的可视化。结果表明，DLR提供了紧凑的节奏信息，可用于多标签任务。
引用
@article{arxiv.1712.05119,
title = {DLR : Toward a deep learned rhythmic representation for music content analysis},
author = {Yeonwoo Jeong and Keunwoo Choi and Hosan Jeong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.05119},
year = {2017}
}