Sammanfattning av denna webbsida: Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har tillämpats på olika maskininlärningsuppgifter för olika former av rådata på ett end-to-end-sätt. Inom ljuddomänen har en rå vågformsbaserad metod utforskats för att direkt lära sig hierarkiska egenskaper hos ljud. De flesta av tidigare studier har dock begränsat sin modellkapacitet genom att ta en ramstruktur som liknar korta Fourier-transformeringar. Vi har tidigare föreslagit en CNN-arkitektur som lär sig representationer med hjälp av sample-level filter utöver typiska indata representationer på ramnivå. Arkitekturen visade jämförbar prestanda med den spektrogram-baserade CNN-modellen i musik automatisk-taggning. I detta dokument utvidgar vi det tidigare arbetet på tre sätt. För det första, med tanke på att modellen på provnivå kräver mycket längre träningstid, kan vi successivt ta bort indatasignalerna och undersöka hur det påverkar prestandan. För det andra utökar vi modellen med hjälp av multi-level och multi-scale funktionsaggregation teknik och därefter genomföra överföring lärande för flera musik klassificering uppgifter. Slutligen visualiserar vi filter som lärts av CNN på provnivå i varje lager för att identifiera hierarkiskt inlärda funktioner och visa att de är känsliga för loggskalad frekvens.
Nyligen, en rå vågform-baserad metod så kallad Sample-CNN modell REF visar jämförbar prestanda med den spektrogram-baserade CNN-modellen i musik taggning genom att använda provnivå filter för att lära hierarkiska ljudegenskaper.
SampleCNN: End-to-End Deep Convolutional Neural Networks Using Very Small Filters for Music Classification
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}