Detta dokument presenterar en ny metod för att upptäcka uppkomsten i musik ljudfiler. Vi använder en övervakad inlärningsalgoritm för att klassificera spektrogramramar extraherade från digitalt ljud som debuter eller icke-onsets. Ramar som klassificeras som debuter behandlas sedan med en enkel peakpicking algoritm baserad på ett glidande medelvärde. I detta dokument presenterar vi två versioner av detta tillvägagångssätt. Den första versionen använder en enda neural nätverk klassificerare. I den andra versionen kombineras förutsägelserna från flera nätverk som utbildats med hjälp av olika hyperparametrar. I artikeln beskriver vi detaljerna i algoritmen och sammanfattar prestandan för båda varianterna på flera datauppsättningar. Vi undersöker också vårt val av hyperparametrar genom att beskriva resultaten av korsvalideringsförsök som gjorts på en anpassad datauppsättning. Vi drar slutsatsen att en övervakad inlärningsmetod för att notera debutdetektion fungerar bra och kräver ytterligare utredning.
I REF, Lacoste et al. införa en övervakad inlärningsalgoritm för upptäckt.
A supervised classification algorithm for note onset detection
{'venue': 'EURASIP Journal on Applied Signal Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}