Vi presenterar en innehållsbaserad automatisk musik taggning algoritm med fullt konvolutionella neurala nätverk (FCNs). Vi utvärderar olika arkitekturer som består av 2D-konvolutionella lager och endast subsampling lager. I experimenten mäter vi AUC-ROC-poängen för arkitekturerna med olika komplexiteter och inmatningstyper med MagnaTagATune-datauppsättningen, där en 4-lagers arkitektur visar toppmodern prestanda med mel-spektrograminmatning. Dessutom utvärderade vi arkitekturernas prestanda med varierande antal lager på en större datauppsättning (Million Song Dataset), och fann att djupare modeller överträffade 4-lagers arkitektur. Experimenten visar att mel-spektrogram är en effektiv tid-frekvens representation för automatisk taggning och att mer komplexa modeller drar nytta av mer träningsdata.
State-of-the-art ljud taggning metoder REF omvandla vågform till Time-Frequency (T-F) representation.
Automatic tagging using deep convolutional neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}