英语翻译Music transcription could be defined as an act oflisteni

学习 时间:2026-03-31 21:46:33 阅读:7913
英语翻译Music transcription could be defined as an act oflistening to a piece of music and writing down musicnotation for the piece.Transcription of polyphonicmusic (polyphonic pitch recognition) converts anacoustical waveform into a parametric representation,where notes,their pitches,starting times anddurations are extracted from the signal.Transcriptionis a difficult cognitive task and is not inherent inhuman perception of music,although it can belearned.It is also a very difficult problem for currentcomputer systems.Separating notes from a mixture ofother sounds,which may include notes played by thesame or different instruments or simply backgroundnoise requires robust algorithms with performancethat should degrade gracefully when noise increases.In recent years,several transcription systems havebeen developed.Some of them are targeted totranscription of music played on specific instruments[3-5],while others are general transcription systems[1-2].All of them share several commoncharacteristics.In the beginning,they calculate atime-frequency representation of the musical signal.In the next step,the time-frequency representation isrefined by locating partials in the signal.To trackpartials,most systems use ad hoc algorithms such aspeak picking and peak connecting.Partial tracks arethen grouped into notes with different algorithmsrelying on cues such as common onset time andharmonicity.Some authors use templates ofinstrument tones in this process [1,3],as well ashigher-level knowledge of music,such asprobabilities of chord transitions [2].Recognizing notes in a signal is a typical patternrecognition task and we were surprised that fewcurrent systems use machine learning algorithms in the transcription process.Therefore,our motivationwas to develop a transcription system based on neuralnetworks,which have proved to be useful in a varietyof pattern recognition tasks.We tried to avoid explicitsymbolic algorithms,and instead used connectionistapproaches in different parts of our system.The name of our transcription system is SONIC.Transcription is a difficult task,so we put one majorconstraint on the system:it only transcribes pianomusic,so piano should be the only instrument in theanalyzed musical signal.We didn't make any otherassumptions about the signal,such as maximalpolyphony,minimal note length,style of transcribedmusic or the type of piano used.The system takes anacoustical waveform of a piano recording (44.1 kHzsampling rate,16 bit resolution) as its input.Stereorecordings are converted to mono.The output of thesystem is a MIDI file containing the transcription.Notes,their starting times,durations and loudness' areextracted from the signal.额 不要哪种GOOGLE啊 百度啊 上的翻译 哪些网站的翻译很不精准 最好能翻的精准点。WOSHIWANGZHIQI在哪里找的翻译啊

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喜悦的期待

暴躁的美女

2026-03-31 21:46:33

音乐转录可以被定义为行为 听一首乐曲,并写下音乐 符号的一块。转录的和弦 音乐(和弦音调识别)转换为 声学参数波形为代表,这些纸币,他们的球场,开始时间和 工期提取信号。转录 认知是一个困难的任务,不是固有的 人类感知音乐,尽管它可以 教训。这也是一个十分棘手的问题当前 计算机系统。从混合物分离笔记 其他声音可能包括票据的作用 相同或不同的工具或简单的背景 噪声需要与性能强大的算法 应适度地降低噪音增大的时候。近年来,一些转录系统 被开发。其中一些是针对 转录具体乐器演奏音乐 [3-5],而另一些是一般转录系统 [1-2]。他们都具有一些共同 特征。一开始,他们计算 时频信号表示的音乐。在下一步的时频表示是 精致的定位信号陪音。要跟踪 陪音,大多数系统使用特设算法,如 采摘高峰期和高峰期连接。部分轨道 然后分为不同的算法注意到 依赖于线索,如共同起效时间和 调和。有些作者使用模板 文书铃声在这个过程中[1,3],以及 较高的音乐,如知识水平 和弦转换的概率[2]。在信号确认债券是典型模式 识别任务,我们感到惊讶的是少数 目前的系统中使用的机器学习算法的转录过程。因此,我们的动力 是开发一种转录系统的神经基础 网络,这已证明在各种有用 模式识别任务。我们试图避免明确 象征性的算法,而是使用了联结 方法在我们系统的不同部分。我们的转录系统的名称是索尼克。转录是一项艰巨的任务,因此我们提出的一个主要 在系统上的约束:只转录钢琴 音乐,使钢琴应该是唯一的工具 分析音乐信号。我们没有任何其他 假设有关,如最大信号,复音,最小音符长度,样式的转录 音乐或钢琴的类型。该系统采用一 声学波形的钢琴录音(44。1千赫 采样率,16位分辨率)作为它的输入。立体声 录音转换为单声道。输出 系统是一个MIDI文件包含转录。注意到,他们的出发时间,期限和响度'是 从信号中提取。

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  • 受伤的皮带
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    2026-03-31 21:46:33

    音乐转录可以被定义为行为 听一首乐曲,并写下音乐 符号的一块。转录的和弦 音乐(和弦音调识别)转换为 声学参数波形为代表,这些纸币,他们的球场,开始时间和 工期提取信号。转录 认知是一个困难的任务,不是固有的 人类感知音乐,尽管它可以 教训。这也是一个十分棘手的问题当前 计算机系统。从混合物分离笔记 其他声音可能包括票据的作用 相同或不同的工具或简单的背景 噪声需要与性能强大的算法 应适度地降低噪音增大的时候。近年来,一些转录系统 被开发。其中一些是针对 转录具体乐器演奏音乐 [3-5],而另一些是一般转录系统 [1-2]。他们都具有一些共同 特征。一开始,他们计算 时频信号表示的音乐。在下一步的时频表示是 精致的定位信号陪音。要跟踪 陪音,大多数系统使用特设算法,如 采摘高峰期和高峰期连接。部分轨道 然后分为不同的算法注意到 依赖于线索,如共同起效时间和 调和。有些作者使用模板 文书铃声在这个过程中[1,3],以及 较高的音乐,如知识水平 和弦转换的概率[2]。在信号确认债券是典型模式 识别任务,我们感到惊讶的是少数 目前的系统中使用的机器学习算法的转录过程。因此,我们的动力 是开发一种转录系统的神经基础 网络,这已证明在各种有用 模式识别任务。我们试图避免明确 象征性的算法,而是使用了联结 方法在我们系统的不同部分。我们的转录系统的名称是索尼克。转录是一项艰巨的任务,因此我们提出的一个主要 在系统上的约束:只转录钢琴 音乐,使钢琴应该是唯一的工具 分析音乐信号。我们没有任何其他 假设有关,如最大信号,复音,最小音符长度,样式的转录 音乐或钢琴的类型。该系统采用一 声学波形的钢琴录音(44。1千赫 采样率,16位分辨率)作为它的输入。立体声 录音转换为单声道。输出 系统是一个MIDI文件包含转录。注意到,他们的出发时间,期限和响度'是 从信号中提取。

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