MID-LEVEL FEATURES FOR AUDIO CHORD RECOGNITION USING A DEEP NEURAL NETWORK

Глубокие нейронные сети, состоящие из нескольких предварительно обученных слоёв, успешно применяются в задачах, связанных с обработкой звука. В данной работе предложены и рассмотрены применительно к задаче распознавания аккордов некоторые конфигурации глубоких нейронных сетей (в том числе рекуррентных), допускающие предварительное послойное обучение при помощи многослойных очищающих автоассоциаторов. Рассмотренные нейронные сети позволяют преобразовывать спектрограмму звукозаписи в последовательность векторов признаков, по которой затем определяются звучащие аккорды. Качество распознавания аккордов, достигнутое с использованием описанных признаков, сравнивается с качеством распознавания аккордов, достигнутым при помощи часто используемых хроматических признаков, при вычислении которых не используются методы машинного обучения.