基于卷积循环神经网络的中国民族复音音乐的乐器活动检测

来源 :复旦学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ytcjy

【摘要】

：

针对中国民族复音音乐的乐器活动检测问题,提出了一种基于卷积循环神经网络(CRNN)的复音乐器活动检测方法,该方法属于事件检测类,在秒级的时间分辨率上识别乐器活跃的起止时

【作者】

：

李子晋蒋超亚陈晓鸥马英浩韩宝强

【机构】

：

中国音乐学院音乐学系,北京大学王选计算机研究所

【出处】

：

复旦学报:自然科学版

【发表日期】

：

2020年5期

【关键词】

：

卷积循环神经网络中国民族音乐乐器活动检测 convolutional recurrent neural networkChinese national mu

【基金项目】

：

国家艺术基金(01020120180529564031)

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针对中国民族复音音乐的乐器活动检测问题,提出了一种基于卷积循环神经网络(CRNN)的复音乐器活动检测方法,该方法属于事件检测类,在秒级的时间分辨率上识别乐器活跃的起止时间及乐器种类.同时,在中国音乐学院的DCMI数据库基础上,构建了3种不同的面向10种中国民族乐器的复音数据集进行训练和评估.通过实验,我们将CRNN模型与CNN模型进行了比较,验证了模型的特点和优势.

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