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2013-05-23 12:21
求翻译：We present a new approach of symbolic audio-to-score alignment,with the use of Conditional Random Fields (CRFs).Unlike Hidden Markov Models, these graphical models allow the calculation of state conditional probabilities to be made on the basis of several audio frames. The CRF models that we propose exploit this proper是什么意思？ 待解决
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We present a new approach of symbolic audio-to-score alignment,with the use of Conditional Random Fields (CRFs).Unlike Hidden Markov Models, these graphical models allow the calculation of state conditional probabilities to be made on the basis of several audio frames. The CRF models that we propose exploit this proper
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
我们介绍符号音频对比分对准线一种新的方法，与使用有条件任意领域(CRFs)。不同于暗藏的马尔可夫模型，这些图解模型允许状态条件概率的演算根据几个音频框架做。我们提出盘剥这物产考虑到乐谱的节奏性信息的CRF模型。假设，拍子当地是恒定的，他们与几个拍子假说面对每个框架邻里。
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2013-05-23 12:24:58
我们介绍符号音频对比分对准线一种新的方法，以对有条件任意领域CRFs的 (用途)。不同于暗藏的Markov模型，这些图解模型允许状态有条件可能性的演算根据几个音频框架做。 我们提出盘剥这物产考虑到乐谱的节奏性信息的CRF模型。 假设，拍子当地常数，他们与几个拍子假说面对每个框架邻里。 实验在流行音乐数据库表示，对原文资料的这个用途导致对准线准确性的重大改善。 特别是，当1-s邻里被考虑时，检测起始的比例在100女士容忍窗口里面增加超过10%
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2013-05-23 12:26:38
我们目前使用的条件随机域 （Crf） 对齐方式音频的分数符号的新方法。与隐藏马尔科夫模型，不同的是这些图形模型允许计算状态条件概率几个音频帧的基础上作出。我们建议的通用模型利用此属性，以顾及的乐谱的节奏性信息。假定，节奏是局部常数，他们面临着与几种节奏假设每个帧的邻居。流行音乐的数据库上的实验表明，这种使用的上下文信息导致对准精度的重大改进。尤其是，100 ms 容忍窗口内检测到暴雨袭击的比例增加了 10%以上时被认为是一个 1-s 邻里
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2013-05-23 12:28:18
我们提出一个新的方法的符号音频的分数对齐,使用随机的条件字段[通用报告格式].与隐藏·马尔科夫模型,这些图形的计算模型允许有条件的国家将概率的基础上的一些音频帧。 通用报告格式的模式,我们提出利用此属性,考虑到信息的节奏的音乐。 假设在本地的步伐不断,就会面临附近的每个帧都用一些节奏假设。 实验在一个弹出式的音乐数据库显示,这种情况,请使用的上下文信息导致的一个很大的改善的定位精度。 特别是,这一比例的起点与终点检测到一个内部100-MS错窗口增加了超过10%的时1-S社区被认为是
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