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基于人工智能的乐器识别研究综述
被引量:
7
1
作者
谢黛安
《南京工程学院学报(自然科学版)》
2020年第2期66-75,共10页
基于人工智能的乐器识别是音频识别和处理中的重要一环,在近20年来的研究中取得了丰硕的成果,也面临着一些问题.鉴于目前国内的相关研究较少,重点介绍了国际乐器识别领域的研究热点,阐述了应用于乐器识别的特征提取、数据资源、几类常...
基于人工智能的乐器识别是音频识别和处理中的重要一环,在近20年来的研究中取得了丰硕的成果,也面临着一些问题.鉴于目前国内的相关研究较少,重点介绍了国际乐器识别领域的研究热点,阐述了应用于乐器识别的特征提取、数据资源、几类常用的数据处理原理及模型.在介绍国际上乐器识别领域的主要成果时,重点阐述了基于机器学习和深度学习的人工智能技术在复调音乐乐器识别和标注中的应用.本综述对于我国开展相应的研究可以提供一些经验和参考.
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关键词
乐器识别
音频数据
机器学习
深度学习
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职称材料
题名
基于人工智能的乐器识别研究综述
被引量:
7
1
作者
谢黛安
机构
维特比工程学院南加州大学
出处
《南京工程学院学报(自然科学版)》
2020年第2期66-75,共10页
文摘
基于人工智能的乐器识别是音频识别和处理中的重要一环,在近20年来的研究中取得了丰硕的成果,也面临着一些问题.鉴于目前国内的相关研究较少,重点介绍了国际乐器识别领域的研究热点,阐述了应用于乐器识别的特征提取、数据资源、几类常用的数据处理原理及模型.在介绍国际上乐器识别领域的主要成果时,重点阐述了基于机器学习和深度学习的人工智能技术在复调音乐乐器识别和标注中的应用.本综述对于我国开展相应的研究可以提供一些经验和参考.
关键词
乐器识别
音频数据
机器学习
深度学习
Keywords
musical instrument recognition(MIR)
audio data
machine learning
deep learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于人工智能的乐器识别研究综述
谢黛安
《南京工程学院学报(自然科学版)》
2020
7
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