Представление символьной музыки в области сигналов для обучения пространствам встраивания |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-09-10 14:37 Ключевым аспектом моделей машинного обучения является их способность к обучению эффективным промежуточным признакам. Однако в этом процессе решающую роль играет представление входных данных, а полифонические музыкальные партитуры остаются особенно сложным видом информации. Ребята из IRCAM показали новое представление символьных музыкальных данных, которое преобразует полифоническую партитуру в непрерывный сигнал. Они оценивают возможность извлечения значимых характеристик из этого представления с музыкальной точки зрения. Таким образом, они вводят метод оценки, основанный на принципиальной генерации синтетических данных. Наконец, чтобы проверить предложенное представление, авторы провели обширный сравнительный анализ с последними полифоническими символьными представлениями. Они показали, что их сигналоподобное представление приводит к лучшей реконструкции и расчленению характеристик. Ссылка на статью: https://arxiv.org/pdf/2109.03454v1.pdf Ссылка на GitHub: https://github.com/magiczooz/signallike-embedding Источник: github.com Комментарии: |
|