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Myna: Mask-based Contrastive Learning for Music Representation
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了米娜，一种自监督音乐表征学习方法，解决了音高敏感性和批量大小限制。米娜结合视觉变换器和新数据增强策略，通过掩盖频谱令牌提升性能，取得了先进的结果。
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关键要点
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米娜是一种自监督音乐表征学习方法。
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米娜解决了现有方法中对音高敏感性的损失和批量大小的限制。
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米娜结合了视觉变换器（ViT）和新的数据增强策略——令牌掩码。
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通过掩盖90%的频谱令牌，米娜显著提高了每个GPU的批量大小。
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米娜在键检测等任务中提升了性能，最终实现了最先进的结果。
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