[发明专利]一种基于深度学习的自动音乐转录方法有效
| 申请号： | 202011227287.3 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112397044B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 邵杰;张文;张永辉 | 申请（专利权）人： | 四川省人工智能研究院(宜宾) |
| 主分类号： | G10H1/00 | 分类号： | G10H1/00;G10L25/18;G10L25/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 杨浩林 |
| 地址： | 644000 四川省宜宾市临*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的自动音乐转录方法，在传统音乐转录的基础上设计了新颖的能用于双声道特征增强的立体声特征增强网络以及能有效提取音乐时序结构特征的时序卷积模块网络，能够有效提升音乐自动转录的效果，取得比现有方法更好的转录质量。立体声特征增强网络克服了现有方案只是简单地对立体声信号取均值转换为单声道信号进行处理，从而对双声道信号特征利用不充分的缺陷；时序卷积模块网络在保证对音乐结构特征良好的建模提取效果的同时，克服了以往的方案使用循环神经网络等模型来提取音乐结构信息的方法所存在的缺陷，如模型训练时易出现梯度不稳定、内存资源开销以及难以并行化运行导致时间开销大问题等。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 自动 音乐 转录 方法 | ||
【主权项】：
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