اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله خوشه‌بندی و جداسازی: رویکرد GNN برای پیش‌بینی صدا و کارکنان برای حکاکی امتیاز

ترجمه فارسی مقاله خوشه‌بندی و جداسازی: رویکرد GNN برای پیش‌بینی صدا و کارکنان برای حکاکی امتیاز

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Cluster and Separate: a GNN Approach to Voice and Staff Prediction for Score Engraving
عنوان مقاله به فارسی خوشه‌بندی و جداسازی: رویکرد GNN برای پیش‌بینی صدا و کارکنان برای حکاکی امتیاز
نویسندگان Francesco Foscarin, Emmanouil Karystinaios, Eita Nakamura, Gerhard Widmer
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 8
دسته بندی موضوعات Audio and Speech Processing,Artificial Intelligence,Machine Learning,پردازش صوتی و گفتار , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 15 July, 2024; originally announced July 2024. , Comments: Accepted at the 25th International Society for Music Information Retrieval (ISMIR) 2024
توضیحات به فارسی ارسال شده در 15 ژوئیه 2024 ؛در ابتدا ژوئیه 2024 اعلام شد ، نظرات: پذیرفته شده در 25 مین انجمن بین المللی بازیابی اطلاعات موسیقی (ISMIR) 2024

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 320,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

This paper approaches the problem of separating the notes from a quantized symbolic music piece (e.g., a MIDI file) into multiple voices and staves. This is a fundamental part of the larger task of music score engraving (or score typesetting), which aims to produce readable musical scores for human performers. We focus on piano music and support homophonic voices, i.e., voices that can contain chords, and cross-staff voices, which are notably difficult tasks that have often been overlooked in previous research. We propose an end-to-end system based on graph neural networks that clusters notes that belong to the same chord and connects them with edges if they are part of a voice. Our results show clear and consistent improvements over a previous approach on two datasets of different styles. To aid the qualitative analysis of our results, we support the export in symbolic music formats and provide a direct visualization of our outputs graph over the musical score. All code and pre-trained models are available at https://github.com/CPJKU/piano_svsep

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

این مقاله به مشکل جدا کردن یادداشت ها از یک قطعه موسیقی نمادین کمکی (به عنوان مثال ، یک پرونده MIDI) به چندین صدای و غرفه نزدیک می شود.این یک بخش اساسی از کار بزرگتر حکاکی نمره موسیقی (یا تایپ نمره) است که هدف آن تولید نمرات موسیقی قابل خواندن برای مجریان انسانی است.ما روی موسیقی پیانو تمرکز می کنیم و از صداهای هموفونیک ، یعنی صداهایی که می توانند حاوی آکورد و صداهای متقاطع باشند ، پشتیبانی می کنیم ، که به ویژه کارهای دشواری هستند که اغلب در تحقیقات قبلی نادیده گرفته شده اند.ما یک سیستم پایان به پایان را بر اساس شبکه های عصبی نمودار پیشنهاد می کنیم که خوشه ها یادداشت هایی را که متعلق به همان وتر هستند و در صورت بخشی از صدا ، آنها را با لبه ها متصل می کنند.نتایج ما پیشرفت های واضح و مداوم را نسبت به یک رویکرد قبلی در دو مجموعه داده از سبک های مختلف نشان می دهد.برای کمک به تجزیه و تحلیل کیفی نتایج ما ، ما از صادرات در قالب های موسیقی نمادین پشتیبانی می کنیم و تجسم مستقیم از نمودار خروجی های خود را از طریق نمره موسیقی ارائه می دهیم.کلیه مدلهای کد و از قبل آموزش دیده در https://github.com/cpjku/piano_svsep در دسترس هستند

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.