基于CNN与自注意力机制的音乐主题识别
声音
2019-11-19 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
我们提出了一种在MTG-Jamendo数据集的autotagging-moodtheme子集上检测音乐曲目情绪/主题的高效架构。我们的方法由两个模块组成：基于MobileNetV2架构的CNN模块，以及来自Transformer架构的自注意力模块，以捕捉长期时间特征。我们表明，所提模型相较基线模型取得了显著改进。我们的模型（队名：AMLAG）在MediaEval 2019：基于Jamendo的音乐情绪与主题识别的PR-AUC-macro排行榜上获得第4名。
引用
@article{arxiv.1911.07041,
title = {Music theme recognition using CNN and self-attention},
author = {Manoj Sukhavasi and Sainath Adapa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07041},
year = {2019}
}
备注
MediaEval 2019, 27-29 October 2019, Sophia Antipolis, France