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솔로: 시청각 음악 분석을 위한 데이터 세트 - 결론 및 참고 자료~에 의해@kinetograph
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솔로: 시청각 음악 분석을 위한 데이터 세트 - 결론 및 참고 자료

너무 오래; 읽다

이 논문에서 연구원들은 다양한 시청각 작업에 대한 기계 학습 모델을 훈련하기 위한 솔로 음악 연주의 깨끗한 데이터 세트인 Solos를 소개합니다.
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저자:

(1) Juan F. Montesinos, 스페인 바르셀로나 폼페우 파브라 대학 정보통신기술부 {[email protected]};

(2) Olga Slizovskaia, 스페인 바르셀로나 폼페우 파브라 대학 정보통신기술부 {[email protected]};

(3) Gloria Haro, 스페인 바르셀로나 폼페우 파브라 대학교 정보통신기술부 {[email protected]}.

링크 표

V. 결론

우리는 혼합 및 분리 전략을 사용한 소스 분리, 사운드 위치 파악, 교차 모드 생성 및 시청각 찾기와 같은 다양한 자기 지도 학습 작업에 적합한 솔리스트의 음악 녹음에 대한 새로운 시청각 데이터 세트인 Solos를 선보였습니다. 서신. 데이터 세트에는 13가지의 다양한 도구가 있습니다. 이는 실내악 오케스트라의 일반적인 악기이며 University of Rochester Multi-Modal Music Performance(URMP) 데이터세트에 포함된 악기입니다[1]. URMP의 특성(실제 개별 줄기가 포함된 실제 성능의 소규모 데이터 세트)은 테스트 목적에 적합한 데이터 세트이지만 우리가 아는 한 현재까지 URMP와 동일한 도구를 사용하는 대규모 데이터 세트는 없습니다. U-Net 아키텍처를 기반으로 하는 시청각 소스 분리를 위한 두 개의 서로 다른 네트워크가 새로운 데이터 세트에서 훈련되고 URMP에서 추가로 평가되어 테스트 세트와 동일한 장비 세트에 대한 훈련의 영향을 보여줍니다. 또한 Solos는 손이 충분히 보이는 비디오 간격에 대한 뼈대와 타임스탬프를 제공합니다. 이 정보는 교육 목적으로 유용할 수 있으며 소리 위치 파악 작업을 해결하는 방법을 학습하는 데에도 유용할 수 있습니다.

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