随着电子音乐制作的普及,乐器数字接口(Musical Instrument Digital Interface,MIDI)信号的有效转换对音乐创作的意义日益凸显。为了提高电子音乐旋律自动转换的准确率,研究采用了一系列深度神经网络模型,对大型乐器数字接口数据集进行...随着电子音乐制作的普及,乐器数字接口(Musical Instrument Digital Interface,MIDI)信号的有效转换对音乐创作的意义日益凸显。为了提高电子音乐旋律自动转换的准确率,研究采用了一系列深度神经网络模型,对大型乐器数字接口数据集进行学习,并利用Adam算法进行优化。结果显示,在训练阶段和测试阶段,模型的识别率分别达到了95.03%和96.12%。这一结果不仅在训练集上超出了基线模型16.88%的表现,在测试集上的提升更是达到了18.36%,展现了模型优化后的强大泛化能力。在关键的性能指标上,模型的精确率为94.03%,召回率为95.06%,以及F1分数高达97.89%,这些指标均显著高于基线模型的原始得分。综合可以看出,基于深度学习的MIDI信号对电子音乐旋律自动转换研究,有效地提高了音乐转换的精度。展开更多
文摘随着电子音乐制作的普及,乐器数字接口(Musical Instrument Digital Interface,MIDI)信号的有效转换对音乐创作的意义日益凸显。为了提高电子音乐旋律自动转换的准确率,研究采用了一系列深度神经网络模型,对大型乐器数字接口数据集进行学习,并利用Adam算法进行优化。结果显示,在训练阶段和测试阶段,模型的识别率分别达到了95.03%和96.12%。这一结果不仅在训练集上超出了基线模型16.88%的表现,在测试集上的提升更是达到了18.36%,展现了模型优化后的强大泛化能力。在关键的性能指标上,模型的精确率为94.03%,召回率为95.06%,以及F1分数高达97.89%,这些指标均显著高于基线模型的原始得分。综合可以看出,基于深度学习的MIDI信号对电子音乐旋律自动转换研究,有效地提高了音乐转换的精度。
