【摘 要】
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乐器识别领域中,传统降采样或全局映射方法得到的特征对输入表达不够准确且判别能力不足。为此借鉴图像领域聚合局部特征的思想,提出一种结合频谱特征和图像领域特征聚合策略的方法。考虑涉及中国传统乐器的研究较少,建立了包含12种中国传统乐器的独奏音乐数据集。为适应频谱图输入,对ResNet34的变体网络模型进行了修改,在建立的数据集上分别针对乐器识别和验证任务对不同特征和聚合策略的9种组合模型进行了性能对比
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(批准号:41706198)资助。
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乐器识别领域中,传统降采样或全局映射方法得到的特征对输入表达不够准确且判别能力不足。为此借鉴图像领域聚合局部特征的思想,提出一种结合频谱特征和图像领域特征聚合策略的方法。考虑涉及中国传统乐器的研究较少,建立了包含12种中国传统乐器的独奏音乐数据集。为适应频谱图输入,对ResNet34的变体网络模型进行了修改,在建立的数据集上分别针对乐器识别和验证任务对不同特征和聚合策略的9种组合模型进行了性能对比。实验结果表明,基于短时幅度谱和GhostVLAD的组合模型,在乐器识别任务中达到93.3%的准确率,优
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