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摘要：本公开描述了用于实现自动音乐音频转录的技术。深度神经网络模型可以被配置。深度神经网络模型包括频谱交叉注意力子模型，频谱交叉注意力子模型被配置为将每个时间步长t的频谱表示被表示为St投影到时间步长t处的潜在数组被表示为θth集中，h表示第h次迭代。深度神经网络模型包括被配置为对潜在数组θth集执行自注意力的多个潜在变换器。深度神经网络模型还包括时间变换器集，时间变换器集被配置为使得能够在不同的时间步长处，在任何潜在数组θth对之间进行通信。训练数据可以通过将多个类型的数据集随机混合来增强，多个类型的数据集包括人声数据集和乐器数据集。深度神经网络模型可以使用经增强的训练数据来训练。
主权项：1.一种用于实现自动音乐音频转录的方法，包括：配置实现所述自动音乐转录的深度神经网络模型，其中所述深度神经网络模型包括频谱交叉注意力子模型，所述频谱交叉注意力子模型被配置为将每个时间步长t的频谱表示投影到所述时间步长t处的潜在数组集，所述频谱表示被表示为St，所述潜在数组被表示为θth，h表示第h次迭代，其中所述深度神经网络模型包括多个潜在变换器，所述多个潜在变换器被配置为对所述潜在数组θth集执行自注意力，并且其中所述深度神经网络模型还包括时间变换器集，所述时间变换器集被配置为使得能够在不同的时间步长处，在任何潜在数组θth对之间进行通信；通过随机混合多个类型的数据集来增强训练数据，其中所述多个类型的数据集包括人声数据集和乐器数据集；以及使用经增强的所述训练数据来训练所述深度神经网络模型，其中所述深度神经网络模型被训练为将包括人声音轨和多乐器音轨的音乐音频自动地转录为与所述人声音轨和所述多乐器音轨中的每一者相对应的多个MIDI数据集。
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百度查询： 脸萌有限公司 实现自动音乐音频转录
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