論文の概要: TensorFlow Audio Models in Essentia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07393v1
- Date: Mon, 16 Mar 2020 18:23:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 04:07:46.684260
- Title: TensorFlow Audio Models in Essentia
- Title(参考訳): essentiaにおけるtensorflowオーディオモデル
- Authors: Pablo Alonso-Jim\'enez, Dmitry Bogdanov, Jordi Pons, Xavier Serra
- Abstract要約: Essentiaを用いたアルゴリズムのセットを提案する。
Essentiaは、オーディオおよび音楽分析のためのオープンソースのC++/Pythonライブラリである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.324123632999527
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Essentia is a reference open-source C++/Python library for audio and music
analysis. In this work, we present a set of algorithms that employ TensorFlow
in Essentia, allow predictions with pre-trained deep learning models, and are
designed to offer flexibility of use, easy extensibility, and real-time
inference. To show the potential of this new interface with TensorFlow, we
provide a number of pre-trained state-of-the-art music tagging and
classification CNN models. We run an extensive evaluation of the developed
models. In particular, we assess the generalization capabilities in a
cross-collection evaluation utilizing both external tag datasets as well as
manual annotations tailored to the taxonomies of our models.
- Abstract(参考訳): essentiaは、オーディオおよび音楽分析のためのオープンソースc++/pythonライブラリである。
本研究では,sentiaでtensorflowを活用し,事前学習したディープラーニングモデルによる予測を可能にし,柔軟性,拡張性,リアルタイム推論を提供するアルゴリズムを提案する。
TensorFlowによるこの新しいインターフェースの可能性を示すために、多くの事前訓練された最先端の音楽タグ付けとCNNモデルの分類を提供する。
開発したモデルを広範囲に評価する。
特に、外部タグデータセットと、モデルの分類に合わせた手動アノテーションの両方を用いて、クロスコレクション評価における一般化機能の評価を行う。
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