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       这就不是模板模板人类音乐大师，而是源码源码用

       谷歌

       推出的“多任务多音轨”音乐转音符模型

       MT3

       首先需要解释一下什么是多任务多音轨。

       通常一首曲子是钢琴钢琴有多种乐器合奏而来，每个乐曲就是模板模板一个音轨，而多任务就是源码源码用同时将不同音轨的乐谱同时还原出来。

       谷歌已将该论文投给ICLR 。钢琴钢琴

       还原多音轨乐谱

       相比于自动语音识别 (ASR) ，模板模板自动音乐转录 (AMT) 的源码源码用难度要大得多，因为后者既要同时转录多个乐器，还要保留精细的angular商城源码音高和时间信息。

       多音轨的自动音乐转录数据集更是“低资源”的。现有的开源音乐转录数据集一般只包含一到几百小时的音频，相比语音数据集动辄几千上万小时的市场，算是很少了。

       先前的音乐转录主要集中在特定于任务的架构上，针对每个任务的各种乐器量身定制。

       因此，作者受到低资源NLP任务迁移学习的nz辅助源码启发，证明了通用Transformer模型可以执行多任务 AMT，并显著提高了低资源乐器的性能。

       作者使用单一的通用Transformer架构T5，而且是T5“小”模型，其中包含大约万个参数。

       该模型在编码器和解码器中使用了一系列标准的Transformer自注意力“块”。为了产生输出标记序列，该模型使用贪婪自回归解码：输入一个输入序列，抓网站源码将预测出下一个出现概率最高的输出标记附加到该序列中，并重复该过程直到结束 。

       MT3使用梅尔频谱图作为输入。对于输出，作者构建了一个受MIDI规范启发的token词汇，称为“类MIDI”。

       生成的乐谱通过开源软件FluidSynth渲染成音频。

       此外，书城 网站 源码还要解决不同乐曲数据集不平衡和架构不同问题。

       作者定义的通用输出token还允许模型同时在多个数据集的混合上进行训练，类似于用多语言翻译模型同时训练几种语言。

       这种方法不仅简化了模型设计和训练，而且增加了模型可用训练数据的数量和多样性。

       实际效果

       在所有指标和所有数据集上，MT3始终优于基线。

       训练期间的数据集混合，相比单个数据集训练有很大的性能提升，特别是对于 GuitarSet、MusicNet 和 URMP 等“低资源”数据集。

       最近，谷歌团队也放出了MT3的源代码，并在Hugging Face上放出了试玩Demo。

哪里有好看的日历

       六款个性化日历的代码，让你在新的一年里拥有独一无二的日历。

       红格子：

       红女孩：

       黄键盘：

       黑底：

       白底：

       蓝钢琴：

       代码说明：

       要安装以上个性化日历，首先需要在控制面板中隐藏原模板上的日历模块。具体操作如下：

       1. 点击控制面板。

       2. 选择“定制我的首页”。

       3. 选择隐藏（原模板中的日历模块）。

       调整宽高数值：宽度设置为，高度为。数值可自行调节。

       具体操作步骤如下：

       1. 点击控制面板。

       2. 新增空白面板。

       3. 钩选源代码（出现钩号，同时文档里出现DIV的字样）。

       4. 粘贴上述源代码之一。

       5. 钩选源代码（钩号消失）。

       6. 保存新增面板。

       7. 定制个人首页。

       8. 选取新增面板。

       9. 保存设置。

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