自动歌词转录与自动音乐转录的多模态方法

自动歌词转录与自动音乐转录的多模态方法 Multimodal Methods for Automatic Lyric Transcription and Automatic Music Transcription

页面：29,作者/机构:Longshen Ou

简介:这份报告探讨了如何利用多模态学习来提升自动歌词转录 (ALT) 和自动音乐转录 (AMT) 的性能。报告指出传统的基于音频的 ALT 和 AMT 系统由于噪音干扰和数据限制，性能表现不佳。为解决这些问题，报告提出了一种结合音频和视频信息的多模态框架，并采用自监督学习来应对数据稀缺的挑战。实验结果显示，该框架在多个公开数据集上均取得了最先进的结果，证明了多模态学习在 ALT 和 AMT 任务中的有效性。

报告重点

多模态数据融合：该框架利用音频和视频数据进行训练，结合歌词的听觉和视觉线索，提高系统的鲁棒性和性能。
自监督学习：采用自监督学习方法解决数据限制问题，利用预训练模型从大量语音数据中学习音频到歌词的映射关系，并迁移到 ALT 和 AMT 任务中。
实验结果验证：在多个公开数据集上进行的实验结果显示，多模态框架在 ALT 和 AMT 任务上均优于现有方法，尤其是在低信噪比情况下，性能提升更为显著。
数据集构建：为了支持研究，收集了两个新的多模态歌唱语音数据集：N20EMv1 和 N20EMv2，包含音频、视频和对应的歌词信息，为多模态歌唱语音识别研究提供数据支持。
未来研究方向：未来的研究可以探索更先进的深度学习模型，例如 Transformer 网络和图神经网络，并整合其他模态的信息，例如歌词和音乐信息，以进一步提高识别的鲁棒性和准确性。

参考图示

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