作者：  （1）Juan F. Montesinos，西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学信息与通信技术系{juanfelipe.montesinos@upf.edu}；  （2）Olga Slizovskaia，西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学信息与通信技术系{olga.slizovskaia@upf.edu}；  （3）Gloria Haro，西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学信息与通信技术系{gloria.haro@upf.edu}。 链接表 摘要和简介 相关工作 数据集 实验 结论和参考文献 五、结论 我们推出了 Solos，这是一个新的独奏者音乐录音视听数据集，适用于不同的自监督学习任务，例如使用混合和分离策略进行源分离、声音定位、跨模态生成和寻找视听对应关系。数据集中有 13 种不同的乐器；这些是室内乐团中的常见乐器，也是罗彻斯特大学多模态音乐表演 (URMP) 数据集 [1] 中包含的乐器。URMP 的特点是包含真实表演的小型数据集，具有真实个体词干，使其成为适合测试目的的数据集，但据我们所知，迄今为止，尚无现有的具有与 URMP 中相同乐器的大规模数据集。基于 U-Net 架构的两种不同的视听源分离网络已在新数据集中进行了训练，并在 URMP 中进行了进一步评估，显示了对与测试集相同的乐器集进行训练的影响。此外，Solos 为手部足够清晰的视频间隔提供了骨架和时间戳。这些信息对于训练目的以及学习解决声音定位任务很有用。 参考 [1] B. Li、X. Liu、K. Dinesh、Z. Duan 和 G. Sharma，“创建用于多模态音乐分析的多轨古典音乐表演数据集：挑战、见解和应用”，IEEE 多媒体学报，第 21 卷，第 2 期，第 522-535 页，2019 年 2 月。  [2] B. Li、K. Dinesh、Z. Duan 和 G. Sharma，“看和听：室内乐表演视频中音轨与演奏者的乐谱关联”，2017 年 IEEE 国际声学、语音和信号处理会议 (ICASSP)。IEEE，2017 年，第 2906-2910 页。  [3] EC Cherry，“用一只耳朵和两只耳朵进行语音识别的一些实验”，《美国声学学会杂志》，第 25 卷，第 5 期，第 975-979 页，1953 年。  [4] A. Hyvarinen 和 E. 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