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ChordFormer: A Conformer-Based Method for Large-Vocabulary Audio Chord Recognition
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
ChordFormer是一种基于Conformer架构的音频和弦识别方法，旨在解决训练样本不足的问题。该方法结合卷积神经网络和变换器，提升了对局部模式和全局依赖的捕捉能力，在大规模和弦数据集上实现了2%的帧级准确率和6%的类别级准确率的提升。
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关键要点
- ChordFormer是一种基于Conformer架构的音频和弦识别方法。
- 该方法旨在解决由于和弦的长尾分布导致的训练样本不足的问题。
- ChordFormer结合了卷积神经网络和变换器，提升了对局部模式和全局依赖的捕捉能力。
- 在大规模和弦数据集上，ChordFormer实现了2%的帧级准确率和6%的类别级准确率的提升。
- ChordFormer显著改善了和弦识别的效果。
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