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Stem-JEPA：一种音乐分轨兼容性预测架构
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了自监督通用音频表示学习的问题，使用联合嵌入预测架构（JEPA），通过分割mel频谱图为上下文和目标两部分，训练神经网络从上下文表示中预测目标表示。研究发现图像领域的设计选择会导致音频上的性能下降，凸显了两种模态之间的重要差异。
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关键要点
- 研究自监督通用音频表示学习的问题。
- 使用联合嵌入预测架构（JEPA）进行音频表示学习。
- 将输入的mel频谱图分割为上下文和目标两部分。
- 训练神经网络从上下文表示中预测目标表示。
- 通过广泛实验评估音频分类基准，包括环境声音、语音和音乐。
- 研究框架中的设计选择及其对模型质量的影响。
- 输入数据的上下文和目标部分的选择显著影响模型质量。
- 图像领域的有效设计选择在音频上表现不佳，凸显模态间差异。
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