Automatic Music Transcription
Automatic music transcription is the task of converting audio recordings into symbolic music notation (e.g., scores with note pitch, onset, and duration). Formalized as a research problem by Klapuri (2008), it represents one of the most challenging tasks in music information retrieval. Transcription enables music education, composition analysis, and digital preservation. Modern systems, particularly those using deep learning for piano music (Hawthorne et al., 2019), have achieved significant progress but remain far from perfect on general polyphonic music.
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- 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
- 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
- Hawthorne, C., Elsen, E., Song, J., Roberts, A., Simon, I., Raffel, C., ... & Engel, J. (2019). Onsets and Frames: Dual-Objective Piano Transcription. In ISMIR. · URL
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.