基于卷积神经网络和常量Q变换的自动音乐转录

这项研究解决了自动音乐转录（AMT）中的多声部音乐分析难题。通过设计一种处理管道，研究中使用常量Q变换提取音频信号特征，并将其输入卷积神经网络，从而实现将古典钢琴音频文件转换为乐谱表示。该方法展示了在音频信号分析方面的新颖性，具有潜在的广泛应用前景。

本研究解决了自动音乐转录中的多声部音乐分析问题，利用常量Q变换提取音频特征，并通过卷积神经网络将古典钢琴音频转换为乐谱，展示了其新颖性和广泛应用潜力。

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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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