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音乐信息检索的表示学习

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第一部分音乐表示学习概述 2

第二部分常用特征表示方法 4

第三部分卷积神经网络在音乐表示中的应用 6

第四部分循环神经网络在音乐表示中的应用 9

第五部分注意力机制在音乐表示中的作用 12

第六部分深度学习模型在音乐表示中的发展 15

第七部分音乐表示学习评价指标 19

第八部分音乐表示学习应用领域 21

第一部分音乐表示学习概述

关键词

关键要点

音符编码

1.音符的离散表示，使用数字向量或符号序列表示音高、时值、音色等属性。

2.可变长的表示，允许对任意长度的音符序列进行编码。

3.用于旋律和节奏识别的基础表示。

和弦编码

1.和弦的离散表示，将和弦用数字向量或符号序列表示，包含根音、音程和类型。

2.适用于和声分析、和弦进展识别等任务。

3.可采用层次化表示，将和弦细分为根音、音程和修饰符，增强表示能力。

谱面图像表示

1.音乐谱面的数字图像表示，保留了谱面上的音符、音符标记和结构信息。

2.适用于光学音乐识别、自动谱面转换等任务。

3.可结合深度学习技术，提升图像特征的提取和识别能力。

音频信号表示

1.将连续的音频信号转换成数字序列，包括时域表示（波形）、频域表示（频谱）和时间频域表示（谱图）。

2.适用于音高估计、乐器识别、音频分割等任务。

3.可利用深度学习对音频信号进行特征提取和分类。

音乐本体表示

1.使用本体模型来结构化音乐知识，包含音符、和弦、节奏、乐器等概念。

2.适用于音乐信息查询、知识图谱构建等任务。

3.促进不同音乐表示形式之间的语义互操作。

时序建模表示

1.利用循环神经网络（RNN）或长短期记忆（LSTM）模型对时序音乐数据进行建模。

2.适用于音乐生成、音乐风格识别等任务。

3.能够捕捉音乐序列中长期的时序依赖关系。

音乐表示学习概述

音乐表示学习是机器学习的一个子领域，专注于将音乐数据转化为机器可读的表示，以便于分析和建模。它通过学习音乐的固有特征和模式来实现，从而生成能够捕获内容语义和结构的有效表示。

音乐表示学习的方法可分为两类：

监督式学习：

*基于音符的表征：将音乐表示为一系列音符事件，包括音高、音长、音强等。

*基于频谱的表征：将音乐表示为频率域上的能量分布，提供时间和频率上的信息。

非监督式学习：

*聚类和降维：将相似的音乐段落分组并减少表示维度，以突出重要的特征。

*自编码器：通过编码器-解码器网络学习音乐的潜在表示，提取抽象特征。

*生成对抗网络(GAN)：利用生成器和判别器对来学习音乐数据的潜在分布。

音乐表示学习的应用

*音乐信息检索：搜索、归类和推荐音乐。

*音乐生成：创建新的音乐内容或基于现有音乐进行扩展。

*音乐理解：分析音乐的结构、风格和情绪。

*音乐教育：辅助音乐理论和表演学习。

*医疗保健：音乐疗法和音乐认知研究。

音乐表示学习的挑战

*音乐数据的复杂性：音乐是多模态和多层级的数据，包含音高、节奏、和声、音色和结构等元素。

*表示的语义差距：音乐表示需要捕获人类对音乐感知的语义层级，但机器可读表示往往难以达到这一目标。

*计算成本：音乐表示学习算法通常涉及大量数据处理和计算，这可能需要大量的计算资源。

*缺乏标准化数据集：大型、高质量的音乐数据集相对匮乏，这阻碍了表示学习模型的开发和评估。

音乐表示学习的未来方向

*多模态表示：探索将音频、乐谱、歌词和其他音乐相关数据整合到表示中的方法。

*可解释表示：开发能够解释音乐特征和表示中模式的可解释表示。

*实时表示：研究能够实时学习和处理音乐表示的技术。

*数据增强技术：开发用于生成合成音乐数据的方法，以增强表示学习模型的训练。

*跨模态表示：探索将音乐表示与其他模态，如文本、图像和视频，联系起来的方法。

第二部分常用特征表示方法

关键词

关键要点

【频谱图表示】

1.将音频信号转换为时频域的频谱图，保留时序和频率信息。

2.可用于分类、相似性检索和音乐生成等任务。

3.常用的生成方法包括短时傅里叶变换(STFT)和连续小波变换(CWT)。

【梅尔频率倒谱系数(MFCC)】

常用特征表示方法

音乐信息检索（MIR）中常用的特征表示方法可分为以下几类：

1.频域特征

*梅尔频率倒谱系数（MFCCs）：模仿人耳感知听觉的频域表示，从音频信号中提取反映音色的特征。

*线性预测系数（LPCs）：基于线性预测模型估计音频信号的频谱包络。

*恒恒和谐谱（CQT）：一种时频表示，将音频信号分解