ISMIR2019论文：双向变压器在音乐和弦识别中的应用

资源摘要信息: "harmonyos2-BTC-ISMIR19:“一种用于音乐和弦识别的双向变压器”被ISMIR2019接受" 关键词: 音乐和弦识别、双向变换器、ISMIR2019、开源代码库、深度学习 在这项研究中，研究者们开发了一种名为双向变换器（BTC）的算法，其用于音乐和弦识别任务，并在ISMIR2019（国际音乐信息检索会议）上被接受。该算法的源代码被封装在一个开源代码库中，供研究者和技术人员参考和应用。以下是代码库中包含的关键知识点和组件： 1. 开发环境要求：要运行这些代码，需要安装以下库和框架： - PyTorch (版本 >= 1.0.0)：一个开源机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域，支持深度学习的自动梯度计算和动态计算图。 - NumPy (版本 >= 1.16.2)：一个用Python编写的库，用于支持大量的维度数组和矩阵运算，常用于科学计算。 - Pandas (版本 >= 0.24.1)：一个Python数据分析库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。 - RubberBand (版本 >= 0.3.0)：一个C++库，用于实时音频时间伸缩和变调。 - Librosa (版本 >= 0.6.3)：一个用于音频和音乐分析的Python库。 - PyYAML (版本 >= 3.13)：一个用于解析和生成YAML文件的Python库。 - mir_eval (版本 >= 0.5)：一个用于音乐信息检索评估的库。 - pretty_midi (版本 >= 0.2.8)：一个用于解析和处理MIDI文件的Python库。 2. 代码库文件说明： - audio_dataset.py：该脚本用于加载音乐数据集，并将标签文件预处理为和弦标签，同时将mp3文件预处理为具有常量Q转换（CQT）特征的音频数据。 - btc_model.py：包含双向变换器（BTC）模型的PyTorch实现代码，该模型是用于和弦识别的核心算法。 - train.py：该脚本提供了训练BTC模型的代码。 - crf_model.py：包含条件随机场（CRF）模型的PyTorch实现代码，它是一种常用于序列化数据建模的统计建模方法。 - baseline_models.py：包含基线模型的代码，这些基线模型可以用于性能比较和基准测试。 - train_crf.py：提供了训练CRF模型的代码。 - run_config.yaml：这是一个配置文件，包含了训练模型所需的超参数设置和文件路径等信息。 - test.py：该脚本用于识别音频文件中的和弦，并输出识别结果。 3. 使用说明： - BTC模型的使用可以通过运行test.py脚本来从音频目录中的文件识别和弦。具体操作指南可能还会包含如何准备数据集，以及如何配置和运行上述脚本。 - 通过命令行使用BTC模型的示例命令是：`python test.py`。 4. 开源代码库： - BTC-ISMIR19-master：这是该开源项目的主分支，包含了所有上述提到的文件。开发者和用户可以从这里下载代码，使用和贡献自己的改进。 总体来说，这个开源代码库为研究者提供了一个强大的工具集，用于实验和改进音乐和弦识别技术。通过这些代码，用户可以利用深度学习方法来训练和弦识别模型，并将模型应用于音频数据，以自动化地识别音乐作品中的和弦序列。这些技术和工具对于音乐信息检索领域有着重要的意义。