DEEP LEARNING AND INTELLIGENT AUDIO MIXING
DEEP LEARNING AND INTELLIGENT AUDIO MIXING
复制标题
深度学习和智能混音
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Reiss
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Marco A. Mart´ınez Ram´ırez;J. Reiss
混合多轨音频是音乐制作的重要组成部分。随着深度学习等机器学习技术的最新进展，研究这些方法在自动混合领域的应用具有重要意义。在本文中，我们对智能混音系统及其最近结合深度神经网络进行了调查。我们向社区提出了应用于智能音乐制作系统的深度学习领域的研究轨迹。最后，我们将基于干音频混合的概念证明作为使用深度自动编码器的基于内容的转换
Mixing multitrack audio is a crucial part of music production. With recent advances in machine learning techniques such as deep learning, it is of great importance to conduct research on the applications of these methods in the field of automatic mixing. In this paper, we present a survey of intelligent audio mixing systems and their recent incorporation of deep neural networks. We propose to the community a research trajectory in the field of deep learning applied to intelligent music production systems. We conclude with a proof of concept based on stem audio mixing as a content-based transformation using a deep autoencoder
MedleyDB：用于注释密集型 MIR 研究的多轨数据集
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
15th International Society for Music Information Retrieval Conference
影响因子：
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作者：
Bittner, R.
通讯作者：
Bittner, R.