可视化与理解基于自注意力的音乐标注
声音
2019-11-12 v1 音频与语音处理
摘要
近来，我们提出了一种基于自注意力（self-attention）的音乐标注模型。与音乐信息检索中大多数将音乐谱图当作图像使用堆叠 3x3 滤波器的传统深度架构不同，所提的基于自注意力的模型试图将音乐视为单个音频事件的时间序列。它不仅在性能上表现良好，还能促进更好的可解释性。在本文中，我们主要关注可视化和理解所提出的基于自注意力的音乐标注模型。
引用
@article{arxiv.1911.04385,
title = {Visualizing and Understanding Self-attention based Music Tagging},
author = {Minz Won and Sanghyuk Chun and Xavier Serra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.04385},
year = {2019}
}
备注
Machine Learning for Music Discovery Workshop (ML4MD) at ICML 2019