ScholarGate
Asistents
Machine learningTranscription

Automātiska mūzikas transkripcija

Automātiska mūzikas transkripcija ir uzdevums pārveidot audio ierakstus simboliskā mūzikas notācijā (piemēram, notīs ar toņa augstumu, iestāšanos un ilgumu). Klapuri (2008) to formalizēja kā pētniecības problēmu, un tā ir viena no sarežģītākajām mūzikas informācijas ieguves jomām. Transkripcija veicina mūzikas izglītību, kompozīcijas analīzi un digitālo saglabāšanu. Mūsdienu sistēmas, īpaši tās, kas izmanto dziļo mācīšanos klaviermūzikai (Hawthorne et al., 2019), ir guvušas ievērojamu progresu, taču joprojām ir tālu no pilnības attiecībā uz vispārīgu polifonisku mūziku.

Atvērt MethodMindDrīzumāApply, compare, get guidance
Tools & resources
Lejupielādēt slaidus
Learn & explore
VideoDrīzumā

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  1. Klapuri, A. (2008). Automatic music transcription as we know it today. Journal of New Music Research, 33(3), 323-337. DOI: 10.1007/978-0-387-30441-0_20
  2. Poliner, G. E., & Ellis, D. P. (2007). A discriminative model for polyphonic piano transcription. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 15(3), 1116-1126. DOI: 10.1155/2007/48317
  3. Hawthorne, C., Elsen, E., Song, J., Roberts, A., Simon, I., Raffel, C., ... & Engel, J. (2019). Onsets and Frames: Dual-Objective Piano Transcription. In ISMIR. link

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Music Transcription Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/music-information-retrieval/automatic-music-transcription

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateAutomatic Music Transcription (Automatic Music Transcription Algorithm). Izgūts 2026-06-19 no https://scholargate.app/lv/music-information-retrieval/automatic-music-transcription · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026