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바이트-페어 인코딩은 악기편성에 따라 다른 특성을 보이며, 단성 및 다성 음악에서 음악적 구절 분할 성능에 영향을 미친다.

음악 신호의 주파수 특성을 효과적으로 모델링하여 피아노 전사 성능을 향상시키고 모델 크기를 줄이는 것이 핵심 아이디어이다.

지각 지표를 손실 함수로 사용하여 학습한 오토인코더의 잠재 특징은 음악 장르 분류 성능을 향상시킬 수 있다.

메인스테이지 댄스 음악 하위 장르 분류를 위한 새로운 벤치마크 데이터셋과 기준 모델을 제시한다.

음악의 가사와 오디오 정보를 활용하여 음악의 감정을 효과적으로 분석할 수 있다.

BEAST는 스트리밍 트랜스포머 인코더를 기반으로 한 온라인 비트 및 다운비트 추적 시스템으로, 문맥 블록 처리 메커니즘과 상대적 위치 인코딩을 활용하여 기존 온라인 비트 추적 모델들을 크게 개선하였다.

서양 고전 음악 작품의 화음 진행과 멜로디 순서가 해당 작품을 식별하는 데 충분한 식별력을 가지고 있다.

다양한 자기 지도 학습 방법을 음악 태깅 작업에 적용하여 비교한 결과, 대조 학습(contrastive learning) 방법이 가장 우수한 성능을 보였다.

다양한 악기 소리에 초점을 맞춰 음악 유사성을 계산할 수 있는 단일 네트워크 기반의 다차원 분리된 표현 학습 방법을 제안한다.

음악 데이터셋 내 독특한 음원을 발견하고 분류하여, 음악 탐색 및 추천 시스템 개선에 활용하고자 한다.

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