Att identifiera musikinstrument i polyfoniska musikinspelningar är ett utmanande men viktigt problem inom området för hämtning av musikinformation. Det möjliggör musik sökning efter instrument, hjälper till att känna igen musikaliska genrer, eller kan göra musik transkription enklare och mer exakt. I detta dokument presenterar vi en konvolutionell neural nätverk ram för dominerande instrumentigenkänning i verkliga polyfonisk musik. Vi utbildar vårt nätverk från musikutdrag med fast längd med ett enmärkt dominerande instrument och uppskattar ett godtyckligt antal dominerande instrument från en ljudsignal med en variabel längd. För att erhålla audio-utdrag-wise resultat, vi aggregerar flera utgångar från skjutbara fönster över testljudet. Genom att göra det undersökte vi två olika aggregeringsmetoder: den ena tar genomsnittet för varje instrument och den andra tar den instrumentvisa summan följt av normalisering. Dessutom genomförde vi omfattande experiment på flera viktiga faktorer som påverkar prestandan, inklusive analysfönsterstorlek, identifieringströskel och aktiveringsfunktioner för neurala nätverk för att hitta den optimala uppsättningen parametrar. Med hjälp av en datauppsättning av 10k ljudutdrag från 11 instrument för utvärdering, fann vi att konvolutionella neurala nätverk är mer robusta än konventionella metoder som utnyttjar spektral funktioner och källseparation med stöd vektor maskiner. Experimentella resultat visade att den föreslagna konvolutionella nätverksarkitekturen fick ett F1-mått på 0,602 för mikro respektive 0,503 för makro, vilket uppnådde 19,6 % respektive 16,4 % i prestandaförbättring jämfört med andra toppmoderna algoritmer.
I REF tränades en CNN-baserad modell från fasta spektrogramfunktioner och enmärkt ljuddata för olika dominerande instrumentigenkänning i polyfonisk musik.
Deep convolutional neural networks for predominant instrument recognition in polyphonic music
{'venue': 'Published in: IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing ( Volume: 25, Issue: 1, Jan. 2017 ) Page(s): 208 - 221', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}