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MuQ：基于梅尔残差向量量化的自监督音乐表征学习
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内容提要
本研究针对自监督学习在音乐理解任务中的应用，提出了一种新的音乐表征学习模型MuQ。与以往采用随机投影或现有神经编解码器的研究不同，MuQ通过梅尔残差向量量化（Mel-RVQ）生成的token进行训练，显著提升了提取目标的稳定性和效率。实验结果表明，MuQ在多项下游任务上超越了之前的自监督音乐表征模型，具有重要的应用潜力。
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