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2019年第20届ISMIR：荷兰代尔夫特

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阿瑟·弗莱克斯,杰弗里·皮特斯,朱利安·厄巴诺,安贾·沃尔克:
2019年11月4日至8日，荷兰代尔夫特，第20届国际音乐信息检索学会会议记录，ISMIR 2019。 2019，国际标准图书编号978-1-7327299-1-9

论文

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陈文琴,杰西卡·基斯特,乔丹·穆迪,科琳·莫里亚蒂,费利西亚·维拉洛博斯,冬季美德,张雪琪,轩辕柳,伊丽莎白·弗里曼,王嘉佳,蔡雪莉（Sherry Cai）,凯瑟琳·金纳德:
MIR中的数据使用：历史与未来建议。 25-32
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亚历山大·勒奇,克莱尔·亚瑟,阿希斯·帕蒂,西德哈斯·古鲁拉尼:
音乐表现分析：一项调查。 33-43
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彼得·克内斯,马库斯时间表,Masataka Goto公司:
音乐探索智能用户界面：过去20年和未来。 44-53
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约翰·鲍威尔,肯·奥汉隆,艾米莉亚·戈麦斯,马克·桑德勒:
20年的音频自动和弦识别。 54-63
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Jeong Choi先生,Jongpil Lee公司,济阳公园,Juhan Nam公司:
基于音频的音乐分类和标记的零快照学习。 67-74
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亚历山大·帕查,豪尔赫·卡尔沃·扎拉戈萨,Jan Hajic Jr.小。:
用于全管道光学音乐识别的学习符号图构造。 75-82
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西德哈斯·古鲁拉尼,莫希特·夏尔马,亚历山大·勒奇:
乐器识别的注意机制。 83-90
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Thitaree Tanprasert公司,提拉帕特·延伦洛特,梅纳德·米勒,蔡提摩西（Timothy Tsai）:
使用盗版乐谱合成的MIDI乐谱对齐。 91-98
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瑞秋·M·比特纳,Magdalena Fuentes公司,大卫·鲁宾斯坦,安德烈亚斯·詹森,Keunwoo Choi先生,托尔·凯尔:
mirdata：可复制使用数据集的软件。 99-106
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纪尧姆·多拉斯,杰弗里·皮特斯:
使用主旋律嵌入进行覆盖检测。 107-114
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黄玉芬,陈宗平,尼基·莫兰,西蒙·寇曼,李素:
识别管弦乐传导运动学中的表达语义。 115-122
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马克·高谭,德米特里·蒂莫奇科,迈克尔·斯科特·卡斯伯特:
RomanText格式：表示罗马数字分析的灵活标准方法。 123-129
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洛伦佐·波卡罗,艾米莉亚·戈麦斯:
《20年播放清单：流行度和多样性的统计分析》。 130-136
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西蒙·瓦洛舍克,亚里士多德？哈德亚科斯,亚历山大·帕查:
乐谱图像中度量的识别和跨文档比对。 137-143
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渡边肯托,Masataka Goto公司:
Query-by-Blending：一个融合抒情词、歌曲音频和艺术家的潜在向量表示的音乐探索系统。 144-151
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布莱恩·麦克菲,凯瑟琳·金纳德:
通过自动层次扩展改进结构评估。 152-158
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加布里埃尔·梅塞盖尔·布洛克,杰弗里·皮特斯:
条件U网：在U网中引入一种控制机制，用于多源分离。 159-165
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安德烈亚斯·卡蒂亚瓦洛斯,汤姆考林斯,布雷特·巴蒂:
音乐图式理论的初始计算模型。 166-172
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托马斯·帕默,美国哈佛大学的安庸烈:
当代西方音乐信息复杂性的演变。 175-182
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Keunwoo Choi先生,Kyunghyun Cho（赵京贤）:
深度无监督鼓转录。 183-191
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乔恩·吉利克,卡米内·曼努埃尔Cella,大卫·巴曼:
估计基于目标的业务流程的未观察到的音频功能。 192-199
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乔纳森·德里奇,亨德里克·施赖伯,W.Bas de Haas公司,梅纳德·米勒:
自动更正音乐录制中的敲击节拍注释。 200-207
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贝里特·詹森,汤姆考林斯,任玉萍（Iris Yuping Ren）:
预测音乐未来的算法能力：数据集和评估。 208-215
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斯特凡·巴尔克,马蒂亚斯·多佛,路易斯·卡瓦略,安德烈亚斯·阿尔斯特,格哈德·维德默:
学习用于不随时间变化的音频表音乐检索的软注意力模型。 216-222
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托马斯·纳托尔,米盖尔·加西亚·卡萨多,维克托·努涅斯·塔里法,拉斐尔·卡罗·雷普托,泽维尔·塞拉:
用计算方法为新的音乐学理论做出贡献：阿拉布-安达卢西亚音乐的中心化案例。 223-228
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昆汀·莱梅尔,安德烈·霍尔扎普费尔:
用于无线电广播中语音和音乐检测的时间卷积网络。 229-236
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什利安·乔杜里,安德烈·瓦尔,维雷娜·汉施米德,格哈德·维德默:
走向可解释的音乐情感识别：通过中级功能的途径。 237-243
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乔纳森·多尼尔:
基于社区的封面歌曲检测。 244-250
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Magdalena Fuentes公司,卢卡斯·迈亚,马丁·罗卡莫拉,路易斯·比斯凯尼霍,赫莱内·卡米尔·克雷恩科尔,苗条Essid,胡安·巴勃罗·贝洛:
使用条件随机场和深度学习追踪非洲-拉丁美洲音乐中的节拍和微计时。 251-258
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陈宗平,李苏:
和声变换器：将和弦分割合并到和声识别中。 259-267
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去柴田,西木良彦,中村英塔,吉井和吉:
基于同质性、重复性和规则感知的层次隐藏半马尔科夫模型的统计音乐结构分析。 268-275
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  - conf/ismir/WeissSRM19
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克里斯托夫·韦斯,塞巴斯蒂安·J·施莱特,塞巴斯蒂安·罗森茨威格,梅纳德·米勒:
合唱录音语调质量的测量——以布鲁克纳的伊斯特轨迹为例。 276-283
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  - conf/ismir/WigginsK19
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安德鲁·维金斯,Youngmoo E.Kim:
基于卷积神经网络的吉他音高估计。 284-291
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李京云,Juhan Nam公司:
学习用于歌唱声音的单音和混合音乐信号的联合嵌入空间。 295-302
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  - conf/ismir/BehroozMTKC19
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莫特扎·贝罗兹,莎拉·门尼肯,詹妮弗·托姆,罗希特·库马尔,亨丽埃特·克拉默:
在语音助理上增加音乐收听体验。 303-310
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约翰·蒂克斯敦,扎伊德·哈查伊,院长P.Foster,沙姆·M·卡卡德:
复调音乐创作的耦合递归模型。 311-318
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伊娃·赞格尔,迈克尔·沃特,雷蒙娜·胡贝尔,杨一慧:
热门歌曲预测：利用低级和高级音频功能。 319-326
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弗坎·耶西勒,克里斯·特拉利,阿尔宾·安德鲁·科雷亚,迭戈·富塔多·席尔瓦,菲利普·托夫斯托根,艾米莉亚·戈麦斯,泽维尔·塞拉:
Da-TACOS：封面歌曲识别和理解的数据集。 327-334
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丹尼尔·哈拉西姆,蒂莫西·奥唐纳,马丁·罗梅尔:
时间中的和谐语法：节奏改进了和谐的语法模型。 335-342
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阿希斯·帕蒂,亚历山大·勒奇,加丹·哈杰雷斯:
学习穿越潜在空间进行乐谱内画。 343-351
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塞巴斯蒂安·罗森茨威格,弗兰克·谢尔巴姆,梅纳德·米勒:
格鲁吉亚传统声乐音调分析中频率轨迹稳定区域的检测。 352-359
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德米特里·博格达诺夫,阿拉斯泰尔·波特,亨德里克·施赖伯,朱利安·厄巴诺,塞尔吉奥·奥拉马斯:
声学Brainz流派数据集：多源、多级、多标签和大尺度。 360-367
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克里斯托斯·库特利斯,马诺斯·席纳斯,瓦西利基·格卡齐亚基,西蒙·帕帕佐普洛斯,Yiannis Kompatsiaris公司:
基于集体记忆动力学模型的数据驱动歌曲识别估计。 368-375
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雷纳尔·凯尔兹,格哈德·维德默:
利用可逆神经网络实现可解释的复音转录。 376-383
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卢卡斯·费雷拉,吉姆·怀特黑德:
学习用情感创作音乐。 384-390
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布莱恩·贝曼,大卫·梅雷迪思:
回溯搜索启发式算法用于解决全部分数组问题。 391-397
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劳伦特·费斯豪尔,路易斯·比戈,马修·吉拉德:
建模和学习奏鸣曲形式中的结构断裂。 398-404
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马尔滕·格拉赫滕,埃曼纽尔·德鲁蒂,亚历山大·坦古伊:
使用扩张残差网络的自适应谐振均衡。 405-411
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小虎,莺歌,菅直人,连文伟:
音乐信息检索系统的用户交互分析：一种眼动追踪方法。 415-422
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  - conf/imir/ParkKLKN19会议
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Saebyul公园,跆拳道,Jongpil Lee公司,Jeounghoon Kim先生,Juhan Nam公司:
用于可视化符号旋律相似性的跨场景图表示。 423-430
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雷尼尔·德瓦尔克,瑞安·艾哈迈德,克劳弗德:
JosquIntab：基于内容的琵琶音乐计算分析数据集。 431-438
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费利佩·法尔坎奥,巴里斯·博兹科特,泽维尔·塞拉,纳扎雷诺·安德拉德,Ozan Baysal公司:
节奏模式再现数据集和基线自动评估系统。 439-445
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梅森·布列坦,拉里·P·赫克:
音乐中学习语义相似性的自我监督方法。 446-453
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阿德里安·伊卡特,安德鲁·麦克劳德,埃马努伊尔·贝内托斯,吉井和吉:
混合声学和语言模型预测用于自动音乐转录。 454-461
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克里斯托夫·芬肯西普,理查德·维迪斯,马丁·罗梅尔:
用广义图语法对北印度旋律的语法建模。 462-469
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阿德里安·伊卡特,丹尼尔·斯托勒,埃马努伊尔·贝内托斯:
复调音乐序列转导神经模型的比较研究。 470-477
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福格特·卡斯多普,彼得·范·克拉恩伯格,恩里克·曼javacas:
学习旋律检索的相似性度量。 478-485
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塞巴斯蒂安·博克,马修·E·P·戴维斯,彼得·克内斯:
节奏和节拍的多任务学习：学习一个以提高另一个。 486-493
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阿瑟·弗莱克斯,塔里克·拉莱:
我们可以在建模一般音乐相似性时增加前后一致性吗？。 494-500
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筑田树黑,佐托鲁·富卡亚马,滨崎正弘,Masataka Goto公司:
AIST舞蹈视频数据库：用于舞蹈信息处理的多类别、多癌症和多摄像机数据库。 501-510
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埃斯特凡尼亚·卡诺,斯科特·贝弗里奇:
传统设得兰提琴音乐中的微时间分析。 511-516
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正山石,克雷格·萨普,库马兰阿鲁尔,杰里·麦克布莱德,朱利叶斯·史密斯三世:
SUPRA：斯坦福大学钢琴卷档案数字化。 517-523
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Lamtharn Hantrakul公司,杰西·恩格尔,亚当·罗伯茨,顾晨杰:
快速灵活的神经音频合成。 524-530
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Sathwik Tejaswi Madhusudhan公司,Girish Chowdhary女孩:
DeepSRGM-通过深度学习对印度古典音乐进行序列分类和排名。 533-540
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安德斯·埃洛森,安德斯·弗里伯格:
用键类不变音高色度CNN建模音乐形态。 541-548
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粗鲁的维玛,约翰·蒂克斯敦:
卷积作曲家分类。 549-556
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艾米莉亚·帕拉达·卡巴莱罗,安东·蝙蝠侠,比约恩·舒勒:
Il Lauro Secco外交版：白色计量符号OMR的基本事实。 557-564
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奥利奥·尼托,马修·麦卡伦,马修·E·P·戴维斯,安德鲁·罗伯逊,亚当·斯塔克,埃兰·叶戈兹:
《和声集：西方流行音乐的节拍、节拍和功能段注释》。 565-572
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梅纳德·米勒,弗兰克·扎尔科夫:
FMP笔记本：音乐处理基础教学和学习的教材。 573-580
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黄佳文,亚历山大·勒奇:
视觉阅读练习的自动评估。 581-587
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  - conf/ismir/CifkaSR19
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昂德雷·西夫卡,乌穆特·西姆塞克利,盖尔·理查德:
使用合成数据监督符号音乐风格翻译。 588-595
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  - conf/ismir/YangWWCJX19
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杨瑞涵,王丁苏,王子玉,陈天耀,姜俊艳,顾霞（Gus Xia）:
通过潜在表征分离的深层音乐类比。 596-603
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李伯晨,阿帕娜·库马尔:
视频查询：跨模式音乐检索。 604-611
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  - conf/ismir/TaenzerAMWM19
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迈克尔·塔恩泽,雅各布·阿贝尔,Stylianos I.米米拉基斯,克里斯托夫·韦斯,梅纳德·米勒:
基于CNN的西方古典音乐唱片乐器家族识别研究。 612-619
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  - conf/ismir/ParkCJKP19
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Jonggwon公园,崔京云（Kyoyun Choi）,Sungwook牛仔裤,Dokyun Kim公司,钟洪公园:
用于音乐和弦识别的双向变换器。 620-627
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  - conf/ismir/MaiaFBRE19
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卢卡斯·迈亚,Magdalena Fuentes公司,路易斯·比斯凯尼霍,马丁·罗卡莫拉,苗条Essid:
SAMBASET：用于计算音乐分析的历史Samba de Enredo录制数据集。 628-635
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  - conf/ismir/AarabiP19
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哈德里安·福洛曼德·阿拉比,杰弗里·皮特斯:
音乐中全球节奏估计的深节奏。 636-643
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  - conf/ismir/JiangCLX19
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姜俊彦（Junyan Jiang）,柯晨,魏丽,顾霞（Gus Xia）:
通过和弦结构分解进行大-局部和弦转录。 644-651
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  - conf/ismir/周CYC19
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周一超,魏楚,萨姆-杨,Xin Chen（新晨）:
BandNet：基于神经网络的多仪器披头士风格MIDI音乐创作机。 655-662
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  - conf/ismir/LeePH19
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李金霞,利兹·普里查德,克里斯·哈勃斯:
我们能一起听吗影响接受音乐推荐和推荐后行为的因素。 663-669
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  - conf/ismir/KimB19
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金钟郁（Jong Wook Kim）,胡安·巴勃罗·贝洛:
对抗性学习改进了开始和框架音乐转录。 670-677
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  - conf/ismir/HolzapfelB19
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安德烈·霍尔扎普费尔,埃马努伊尔·贝内托斯:
自动音乐转录与民族音乐学：一项用户研究。 678-684
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  - conf/imir/DonahueMLCM19
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克里斯·多纳休,相如·亨利·毛,伊婷·伊桑·李,卫队W.Cottrell,朱利安·麦考利:
LakhNES：通过跨域预训练改进多乐器音乐生成。 685-692
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  - conf/ismir/GothamI19
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马克·高谭,马修·爱尔兰:
采取形式：一个表现标准，转换代码，以及音乐形式的记录，可视化和研究分析的示例语料库。 693-699
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  - conf/ismir/LattnerDA19
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斯特凡·拉特纳,莫妮卡·多夫勒,安德烈亚斯·阿尔斯特:
学习音频不变表示的复基函数。 700-707
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  - conf/ismir/DucherE19
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Jean-François Ducher女士,菲利普·埃斯林:
折叠式CQT RCNN用于实时识别乐器演奏技巧。 708-714
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  - conf/ismir/Condit-SchultzA19
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纳撒尼尔·康迪特·舒尔茨,克莱尔·亚瑟:
humdrumR：对计算音乐学旧方法的新理解。 715-722
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  - conf/ismir/ParkLLK19
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So Yeon公园,奥黛丽·拉普兰特,李金霞,布莱尔·金城罗:
一起调整：协作播放列表的感知和体验。 723-730
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  - conf/ismir/RomanPC19
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米盖尔·罗曼,安东尼奥·珀图萨,豪尔赫·卡尔沃·扎拉戈萨:
用神经网络研究复调音乐转录的整体方法。 731-737
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  - conf/ismir/BittnerB19
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瑞秋·M·比特纳,胡安·博世:
单f0估计评估的广义度量。 738-745
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  - conf/ismir/LouAH19
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尹Jyun Luo,凯特·阿格雷斯,多里安·赫雷曼斯:
使用高斯混合变分自动编码器学习乐器声音的音色和音高的分离表示。 746-753
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  - conf/ismir/低HPDSNS19
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托马斯·洛,克里斯蒂安·亨切尔,萨扬坦·波利（Sayantan Polley）,Anustup Das公司,哈拉尔德·萨克,安德烈亚斯·纽恩伯格,塞巴斯蒂安·斯托伯:
ISMIR资源管理器-探索20年ISMIR出版物的可视化界面。 754-760
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蒂莫西·德·罗伊斯,藤原一郎:
从人类注解中学习非线性嵌入的单音音乐模式聚类。 761-768
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  - conf/ismir/GadermaierW19
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塔西洛·加德马耶,格哈德·维德默:
复杂管弦乐表演比较中的注释和对齐精度研究。 769-775
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乔治·西奥罗斯,吉尔赫梅·卡马拉,安妮·丹尼尔森:
在鼓性能中映射时间策略。 776-783
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  - conf/ismir/LiTMKM19
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李丽,Tomoki Toda先生,Kazuho Morikawa先生,小林一郎,Shoji Makino公司:
利用统计语音转换和VAE-SPACE改进喉切除术助唱系统。 784-790
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程志安娜·黄,柯蒂斯·霍桑,亚当·罗伯茨,莫妮卡·丁库莱斯库,詹姆斯·韦克斯勒,莱昂·洪,雅各布·霍克罗夫特:
可接近的大规模机器学习音乐创作。 793-800
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菲利普·里戈,尼古拉斯·特拉弗斯:
旋律模式查询的可缩放搜索和排名。 801-808
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  - conf/ismir/WangBLC19
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王长虹,埃马努伊尔·贝内托斯,文森特·洛斯塔伦,Elaine Chew公司:
用于音乐信号周期调制识别的自适应时频散射。 809-815
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武藤雅滨:
基于领域知识概念学习的符号音乐生成控制。 816-823
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  - conf/ismir/SmithKG19
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乔丹·B·L·史密斯,川崎尤塔,Masataka Goto公司:
Unmixer：提取和重新混合循环的接口。 824-831
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  - conf/ismir/图A19
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弗拉维奥·德菲格雷多,纳扎雷诺·安德拉德:
在AllMusic指南中量化颠覆性影响。 832-838
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  - conf/ismir/EpureKH19
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埃琳娜·埃普雷,阿尼斯·克利夫,罗曼·亨内金:
利用知识库和并行注释进行音乐流派翻译。 839-846
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I-Chieh Wei先生,吴志伟,李素:
利用变分自动编码器和自相似矩阵生成结构化卷筒图案。 847-854
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  - conf/ismir/MaezawaYF19
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Maezawa先生,山本和彦,藤岛Takuya Fujishima:
使用条件变分RNN渲染带有解释变分的音乐表演。 855-861
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  - conf/ismir/JuHMCCF19
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耀龙居,塞缪尔·豪斯,科里·麦凯,纳撒尼尔·康迪特·舒尔茨,豪尔赫·卡尔沃·扎拉戈萨,藤原一郎:
一个交互式工作流，用于为符号格式的同调音乐生成和弦标签。 862-869
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杰弗里·恩斯,菲利普·帕斯基尔:
量化音乐风格：根据与风格的相似性对象征性音乐进行排名。 870-877
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李洁焕,Chieng-Seok Choi先生,Kyogu Lee公司:
基于音频查询的音乐源分离。 878-885
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丹尼尔·麦克金莱,兹德拉夫科·I·博特夫:
使用稀疏自相关图进行马赛克风格转换。 886-893
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Juheon Lee公司,Seohyun Kim先生,Kyogu Lee公司:
用卷积编解码网络自动生成编排。 894-899
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Zih-Sing Fu公司,李素:
歌唱声音分割和转录的层次分类网络。 900-907
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Dasaem Jeong公司,跆拳道,Yoojin Kim,李京谷,Juhan Nam公司:
VirtuosoNet：一个基于层次RNN的系统，用于对表现型钢琴演奏进行建模。 908-915
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马尔济斯,Thitaree Tanprasert公司,提拉帕特·延伦洛特,蒙义山,蔡提摩西（Timothy Tsai）:
使用手机乐谱图片进行MIDI段落检索。 916-923
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费德里科·西蒙内塔,卡洛斯·爱德华多·坎西诺·查科,斯塔夫罗斯·恩塔拉皮拉斯,格哈德·维德默:
符号分数中旋律线识别的卷积方法。 924-931

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