Abstract-Fundamental frekvens (f0) uppskattning från polyfonisk musik inkluderar uppgifter multi-f0, melodi, sång, och baslinje uppskattning. Historiskt sett har dessa problem behandlats var för sig och först nyligen med hjälp av inlärningsbaserade metoder. Vi presenterar en multitask djupinlärning arkitektur som tillsammans uppskattar outputs för olika uppgifter inklusive multiplef0, melodi, sång och baslinje uppskattning, och utbildas med hjälp av en stor, halvautomatiskt kommenterade datauppsättning. Vi visar att multitaskmodellen överträffar sina motsvarigheter och utforskar effekten av olika designbeslut i vårt arbetssätt, och visar att den presterar bättre eller åtminstone konkurrenskraftigt jämfört med starka basmetoder.
En maskininlärning modell som riktar sig mot uppskattning av flera grundläggande frekvenser, melodi, sång och bas linje föreslogs nyligen i REF.
Multitask Learning for Fundamental Frequency Estimation in Music
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}