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基于混合判别受限波兹曼机的音乐自动标注算法被引量：5: 1; 作者王诗俊陈宁《华东理工大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第4期540-545,共6页; 对于音乐自动标注任务,在很多情况下,未标注的歌曲量远远超过已标注的歌曲数据,从而导致训练结果不理想。生成模型能够在某种程度上适应少量数据集的情况,得出较为满意的结果,然而,在有充分数据集的情况下生成模型的效果却劣于判别模型... 展开更多; 关键词音乐自动标注混合判别受限波兹曼机机器学习人工智能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于标签深度分析的音乐自动标注算法被引量：5: 2; 作者王振宇张睿 +1 位作者高雨轩萧永乐《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期71-76,共6页; 尽管深度神经网络算法在标签自动标注领域已取得一定的成果,但对于包含大量噪声标签的真实音乐数据集仍存在自动标注效果差的问题.为此,文中通过对音乐标签进行表示学习,挖掘音乐标签与音频特征之间的潜在关系,提出了基于标签深度分析... 展开更多; 关键词音乐自动标注深度神经网络音乐标签向量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于降噪自动编码器特征学习的音乐自动标注算法被引量：4: 3; 作者黎鹏陈宁《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期241-247,共7页; 目前,音乐自动标注模型大多采用手动设计模式,因而存在最佳特征难以选择的问题。提出了一种基于非监督学习的特征学习算法,该算法能自动学习特征的潜在结构而不需要依赖先验知识。首先,预处理阶段主要提取音乐的音级轮廓频率谱并进行PC... 展开更多; 关键词深度学习音乐自动标注降噪自动编码器多层感知机; 在线阅读下载PDF 职称材料

音乐自动标注分类方法研究综述被引量：3: 4; 作者张如琳王海龙 +1 位作者柳林裴冬梅《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第6期1225-1248,共24页; 音乐是目前最受欢迎的艺术和娱乐形式之一,是表达或寄托人们感情的艺术语言,然而随着数字音乐急剧增加,通过浅层的信息管理与筛选音乐十分困难。音乐自动标注作为一种组织海量音乐与丰富音乐信息的有效手段,可克服音乐信息检索语义鸿沟... 展开更多; 关键词音乐信息检索音乐自动标注特征提取深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于生成对抗网络的音乐标签自动标注被引量：3: 5; 作者陈培培邵曦《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第6期754-759,792,共7页; 针对如何快速有效地对音乐信息进行查询、检索和组织的问题,提出了一种基于生成对抗网络模型的多标签音乐自动标注系统.通过音乐自动语义标注技术,可以提高音乐检索系统的性能.利用LDA方法对音乐标签进行聚类以获取主题类别,再通过生成... 展开更多; 关键词音乐自动标注 LDA模型生成对抗网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

自动音乐标注系统综述被引量：2: 6; 作者郭奕徐红兵 +1 位作者唐继勇何俐《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1201-1205,1210,共6页; 通过对大量文献资料的查询、阅读和分析,对自动音乐标注系统进行了详细的总结,内容包括自动音乐标注技术的概念和研究内容、系统结构和发展等,并详细总结了其中的关键技术:音符切分和多基频估计,最后对目前的自动音乐标注系统的优缺点... 展开更多; 关键词自动音乐标注音乐信息检索音符切分多基频估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

最大熵模型在音乐自动语义标注中的应用研究被引量：2: 7; 作者夏阁印晶晶陶秋雨《电子测量技术》 2014年第12期32-35,40,共5页; 随着Web 2.0的发展,音乐自动语义标注成为音乐检索系统的关键技术。但是,目前主流的语义模型都是对音频的内容特征进行处理,并且对每个标签独立建模,忽略了标签间的关联产生的音乐上下文特征。将最大熵模型应用于音乐自动语义标注中,对... 展开更多; 关键词音乐自动语义标注最大熵模型特征信息函数选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合判别受限波兹曼机的音乐自动标注算法被引量：5: 1; 作者王诗俊陈宁; 机构华东理工大学信息科学与工程学院; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第4期540-545,共6页; 基金国家自然科学基金(61271349); 文摘对于音乐自动标注任务,在很多情况下,未标注的歌曲量远远超过已标注的歌曲数据,从而导致训练结果不理想。生成模型能够在某种程度上适应少量数据集的情况,得出较为满意的结果,然而,在有充分数据集的情况下生成模型的效果却劣于判别模型。本文提出了一种结合生成模型与判别模型两者优势的面向音乐自动标注的混合判别波兹曼机模型,该模型可明显提升音乐自动标注的准确率。实验结果表明,混合波兹曼机的效果不仅好于传统的机器学习模型,同时,模型在拥有足够训练数据量的情况下与判别模型效果相当,且在训练集较少的情况下效果也好于判别模型。另外,为了防止模型过拟合,还引入了Dropout规则化方法以进一步加强模型的性能。; 关键词音乐自动标注混合判别受限波兹曼机机器学习人工智能; Keywords annotating music hybrid discriminative restricted Boltzmann machines machine learning artificial intelligence; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于标签深度分析的音乐自动标注算法被引量：5: 2; 作者王振宇张睿高雨轩萧永乐; 机构华南理工大学软件学院; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期71-76,共6页; 基金广东省科技计划项目(2015B010131003) 广州市产业技术重大攻关计划项目(201802010025) 广州市高校创新创业教育平台建设重点项目(2019PT103)~~; 文摘尽管深度神经网络算法在标签自动标注领域已取得一定的成果,但对于包含大量噪声标签的真实音乐数据集仍存在自动标注效果差的问题.为此,文中通过对音乐标签进行表示学习,挖掘音乐标签与音频特征之间的潜在关系,提出了基于标签深度分析的音乐自动标注算法.该算法先通过多层级卷积网络提取音频特征,再通过音乐标签向量的表示学习来降低噪声数据对音乐自动标注网络的不良影响.在真实音乐标注数据集上的实验结果表明,该算法能取得更高的平均受试者特征曲线下面积,标注效果优于其他自动标注算法.; 关键词音乐自动标注深度神经网络音乐标签向量; Keywords music auto-tagging deep neural network music label vector; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于降噪自动编码器特征学习的音乐自动标注算法被引量：4: 3; 作者黎鹏陈宁; 机构华东理工大学信息科学与工程学院; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期241-247,共7页; 基金国家自然科学基金(61271349); 文摘目前,音乐自动标注模型大多采用手动设计模式,因而存在最佳特征难以选择的问题。提出了一种基于非监督学习的特征学习算法,该算法能自动学习特征的潜在结构而不需要依赖先验知识。首先,预处理阶段主要提取音乐的音级轮廓频率谱并进行PCA白化降维处理;然后,采用深度学习中的降噪自动编码器算法对降维后的特征进行无监督的学习,并采用最大值池化和取均值来聚合得到新的特征向量;最后,将特征向量和标签送入多层感知机中进行有监督的学习。基于Magnatagatune和GTZAN数据库的实验结果表明,本文算法在一定程度上提高了音乐自动标注的准确率。; 关键词深度学习音乐自动标注降噪自动编码器多层感知机; Keywords deep learning music auto-tagging denoising autoencoder multilayer perceptron; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名音乐自动标注分类方法研究综述被引量：3: 4; 作者张如琳王海龙柳林裴冬梅; 机构内蒙古师范大学计算机科学技术学院; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第6期1225-1248,共24页; 基金国家重点研发计划(2020YFC1523300) 内蒙古自治区科技计划项目(2021GG0184,2021GG0426) +4 种基金内蒙古师范大学基本科研业务费专项资金(2022JBYJ032)。; 文摘音乐是目前最受欢迎的艺术和娱乐形式之一,是表达或寄托人们感情的艺术语言,然而随着数字音乐急剧增加,通过浅层的信息管理与筛选音乐十分困难。音乐自动标注作为一种组织海量音乐与丰富音乐信息的有效手段,可克服音乐信息检索语义鸿沟,健全音乐信息,使音乐具有更直观的表达,并推动音乐分类、音乐推荐、乐器识别等音乐信息检索任务的深入研究。当前音乐自动标注主要聚焦于解决特征提取、模型选择两类问题,结合目前研究重点,阐述了音乐自动标注的相关知识;系统地梳理了音乐自动标注领域的各类音频特征表示及特征提取方法,并对每类提取方法进行了定量分析与定性分析;归纳了该领域相关研究成果,从机器学习与深度学习两个角度着重分析了不同模型方法的差异性;介绍了常用数据集与性能评价指标,总结了不同数据集特点,并对评价指标进行了归类分析;最后指出了音乐自动标注领域研究面临的难点与挑战,并对未来研究方向进行了展望。; 关键词音乐信息检索音乐自动标注特征提取深度学习; Keywords music information retrieval automatic music annotation feature extraction deep learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于生成对抗网络的音乐标签自动标注被引量：3: 5; 作者陈培培邵曦; 机构南京邮电大学通信与信息工程学院; 出处《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第6期754-759,792,共7页; 基金国家自然科学基金(70573025); 文摘针对如何快速有效地对音乐信息进行查询、检索和组织的问题,提出了一种基于生成对抗网络模型的多标签音乐自动标注系统.通过音乐自动语义标注技术,可以提高音乐检索系统的性能.利用LDA方法对音乐标签进行聚类以获取主题类别,再通过生成对抗网络,找到音乐的音频特征与语义特征之间的映射关系.应用于CAL500数据集的5次交叉验证实验结果表明,该方法的综合性能指标与现有方法相比有较大的提升.; 关键词音乐自动标注 LDA模型生成对抗网络; Keywords music automatic tagging LDA model generative adversarial network; 分类号 TN912 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自动音乐标注系统综述被引量：2: 6; 作者郭奕徐红兵唐继勇何俐; 机构电子科技大学自动化工程学院四川省计算机研究院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1201-1205,1210,共6页; 基金国家自然科学基金重点资助项目(60972107); 文摘通过对大量文献资料的查询、阅读和分析,对自动音乐标注系统进行了详细的总结,内容包括自动音乐标注技术的概念和研究内容、系统结构和发展等,并详细总结了其中的关键技术:音符切分和多基频估计,最后对目前的自动音乐标注系统的优缺点进行了总结,并指出了未来该技术的发展方向。在资料整理过程中还发现这是国内外第一篇专门针对自动音乐标注系统进行的综述性文章,具有重要的参考价值。; 关键词自动音乐标注音乐信息检索音符切分多基频估计; Keywords automatic music transcription music information retrieval onset detection multipitch estimation; 分类号 TP23 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名最大熵模型在音乐自动语义标注中的应用研究被引量：2: 7; 作者夏阁印晶晶陶秋雨; 机构河海大学计算机与信息学院; 出处《电子测量技术》 2014年第12期32-35,40,共5页; 文摘随着Web 2.0的发展,音乐自动语义标注成为音乐检索系统的关键技术。但是,目前主流的语义模型都是对音频的内容特征进行处理,并且对每个标签独立建模,忽略了标签间的关联产生的音乐上下文特征。将最大熵模型应用于音乐自动语义标注中,对音乐上下文特征进行建模处理,可以通过约束条件的多少调节模型对已知数据的拟合程度和对未知数据的适应度,并自然地解决统计模型中参数平滑的问题。实验表明,最大熵模型具有较高的预测准确率,同时,在建模过程中引入音乐相似度对特征信息函数进行选择,可以提高系统性能。; 关键词音乐自动语义标注最大熵模型特征信息函数选择; Keywords music auto-tagging maximum entropy model feature information function selection; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于混合判别受限波兹曼机的音乐自动标注算法	王诗俊陈宁	《华东理工大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于标签深度分析的音乐自动标注算法	王振宇张睿高雨轩萧永乐	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于降噪自动编码器特征学习的音乐自动标注算法	黎鹏陈宁	《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	音乐自动标注分类方法研究综述	张如琳王海龙柳林裴冬梅	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于生成对抗网络的音乐标签自动标注	陈培培邵曦	《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	自动音乐标注系统综述	郭奕徐红兵唐继勇何俐	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	最大熵模型在音乐自动语义标注中的应用研究	夏阁印晶晶陶秋雨	《电子测量技术》	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料