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SoloLa:考虑表达风格的吉他独奏转录的Python包
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2021-05-18
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SoloLa! 是一个自动系统,用于将音乐录制中的主吉他音频信号转换为乐谱,具有自动吉他表情风格识别功能。 该系统包括以下处理程序: 源分离-将吉他独奏的音频信号与混合音隔离开 旋律提取-估计与主吉他的音高相对应的基频,以生成一系列连续的音高值,这些值在时间和频率上都是连续的,也就是旋律轮廓 音符跟踪-跟踪估计的旋律轮廓以识别离散的音符事件 表情风格识别-检测应用的主音吉他演奏技巧,例如弦弯曲,滑音和颤音 指法排列-将音符序列映射到一组吉他指板位置 旋律轮廓图转自J. Salamon,E。Gómez,DPW Ellis和G. Richard,“从和弦音乐信号中进行旋律提取:方法,应用和挑战”,IEEE信号处理杂志,31(2):118-134,3月。2014年,经作者许可。 要求 作者 陈元平,苏婷玮 参考 [1] Zafar Rafii和Bryan Pardo,重复模式提取技术(R
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SoloLa-master.zip (46个子文件)
SoloLa-master
README.rst 5KB
models
cnn_normmc
ascending.npz 11.1MB
descending.npz 11.1MB
solola_workflow.jpg 279KB
main.py 8KB
multi_iter_classification.py 3KB
guitar_trans
models.py 34KB
te_note_tracking.py 19KB
technique.py 1KB
evaluation.py 25KB
__init__.py 210B
note.py 6KB
contour.py 4KB
parameters.py 4KB
song.py 2KB
expression_style_recognition_overview.jpg 165KB
outputs
lick_29
FinalNotes.fingering 16B
MidTrend.txt 119KB
FilteredMelody.txt 55KB
CandidateResults.txt 34B
TentNotes.txt 801B
FinalNotes.txt 801B
cv_3
NoNextNote.txt 35B
MidTrend.txt 822KB
FilteredMelody.txt 377KB
CandidateResults.txt 4KB
TentNotes.txt 29KB
FinalNotes.txt 28KB
cv_3.note.eval 128B
cv_3.esn.eval 775B
monaural_source_separation.py 13KB
classification.py 11KB
melody_extraction.py 5KB
.gitignore 64B
answers
cv_1.esn.answer 13KB
cv_4.esn.answer 12KB
cv_3.ts.answer 2KB
cv_5.esn.answer 13KB
cv_2.esn.answer 18KB
cv_5.ts.answer 2KB
cv_2.ts.answer 1KB
cv_3.esn.answer 15KB
cv_4.ts.answer 1KB
cv_1.ts.answer 2KB
prerequisites.sh 427B
fingering_arrangement.py 15KB
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