HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Jointist: التعلم المشترك لترميز الآلات الموسيقية المتعددة وتطبيقاته

Kin Wai Cheuk Keunwoo Choi Qiuqiang Kong Bochen Li Minz Won Amy Hung Ju-Chiang Wang Dorien Herremans

الملخص

في هذا البحث، نقدم جوينتست (Jointist)، وهو إطار متعدد الآلات الموسيقية يعي للمعدات، قادر على ترقيم وتمييز وفصل عدة آلات موسيقية من مقطع صوتي. يتكون جوينتست من وحدة تمييز الآلات التي تحدد الوحدات الأخرى: وحدة الترقيم التي تنتج رولات بيانو خاصة بالآلة، ووحدة فصل المصادر التي تستفيد من المعلومات حول الآلات والنتائج التي أنتجتها وحدة الترقيم.تصميم تحديد الآلة يتم بطريقة تعزز الوظائف المتعددة للآلات بشكل صريح، بينما الارتباط بين وحدة الترقيم ووحدة فصل المصادر يهدف إلى تحسين أداء الترقيم. صياغتنا للمشكلة الصعبة تجعل النموذج شديد الفائدة في العالم الحقيقي، نظرًا لأن الموسيقى الشعبية الحديثة غالبًا ما تتكون من عدة آلات موسيقية. ومع ذلك، فإن طابعه الجديد يتطلب وجهة نظر جديدة حول كيفية تقييم مثل هذا النموذج. خلال التجربة، قمنا بتقييم النموذج من جوانب مختلفة، مما يقدم وجهة نظر تقييمية جديدة لترقيم الآلات الموسيقية المتعددة. كما ندعي أن نماذج الترقيم يمكن استخدامها كوحدة معالجة أولية لمهام تحليل الموسيقى الأخرى. في التجربة على عدة مهام لاحقة، ثبت أن التمثيل الرمزي الذي توفره نموذجنا للترقيم كان مفيدًا للصور الطيفية في حل مشكلات اكتشاف الدونبيت (downbeat) وتعرف الأوتار والتقدير المفتاحي (key estimation).


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
Jointist: التعلم المشترك لترميز الآلات الموسيقية المتعددة وتطبيقاته | مستندات | HyperAI