基于卷积循环神经网络的中国民族复音音乐的乐器活动检测

• 作者: 李子晋 蒋超亚 陈晓鸥 韩宝强 马英浩
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积循环神经网络 中国民族音乐 乐器活动检测
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 511-516
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对中国民族复音音乐的乐器活动检测问题,提出了一种基于卷积循环神经网络(CRNN)的复音乐器活动检测方法,该方法属于事件检测类,在秒级的时间分辨率上识别乐器活跃的起止时间及乐器种类.同时,在中国音乐学院的DCMI数据库基础上,构建了3种不同的面向10种中国民族乐器的复音数据集进行训练和评估.通过实验,我们将CRNN模型与CNN模型进行了比较,验证了模型的特点和优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩宝强		11	6	2.0	2.0
2	李子晋		15	22	3.0	4.0
3	蒋超亚		1	0	0.0	0.0
4	陈晓鸥		1	0	0.0	0.0
5	马英浩		1	0	0.0	0.0