自动音乐转录中乐器间的知识迁移
声音
2023-05-02 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
自动音乐转录（AMT）是音乐信息检索领域最具挑战性的任务之一。它是将音乐音频录音转换为包含音符、和弦与节奏信息的符号表示的过程。该领域当前研究聚焦于基于 transformer 架构开发新模型或采用半监督训练方法，取得了出色结果，但训练此类模型的计算成本巨大。本工作展示了如何利用软件合成器轻易生成的合成音频数据来训练通用模型。其可作为进一步迁移学习以快速使转录模型适配其他乐器的良好基础。所得结果证明，使用合成数据训练可作为预训练通用模型的良好基础，其中转录任务并不聚焦于单一乐器。
引用
@article{arxiv.2305.00426,
title = {Transfer of knowledge among instruments in automatic music transcription},
author = {Michał Leś and Michał Woźniak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.00426},
year = {2023}
}