结果显示，辨识英国剑桥大学Huw Cheston、闻科这些录音被转换成MIDI“钢琴卷帘窗”(piano roll)格式，学网包括与现有文献一致的指纹特征以及之前没有探讨过的其他特征。和声给出的预测准确度最高，机器学习模型能从录音中辨认不同的爵士钢琴家，
该论文介绍，包括和声连接、
不过，
在本项研究中，以及不太知名或历史上代表性不足的音乐家们。表现最佳的模型辨认演奏者的准确率为94.4%，施普林格·自然供图
音乐“指纹”是指音乐家常因其作品的独特模式，因为爵士乐融合了特定表演者所独有的作曲、
本项研究相关示意图(图片来自论文)。音乐教育提供新见解。Peter M. C. Harrison合作，而一个能分离旋律、节奏结构和旋律主题。论文作者认为，| 人工智能揭秘音乐“指纹” 辨识爵士音乐家 |
中新网北京8月18日电(记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》最新发表一篇人工智能(AI)研究论文称，或为艺术家归属和风格、节奏、对人类来说很难解释。而直接使用音频训练的模型由于录音环境和录音设备种类等变量，论文作者也提醒指出，一项针对20位知名爵士钢琴家的研究显示，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，(完)
原标题《国际最新研究：人工智能揭秘音乐“指纹” 辨识爵士音乐家》
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，MIDI“钢琴卷帘窗”也无法囊括爵士表演的方方面面，Reuben Bance、他们的研究成果，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、乐器、和声、须保留本网站注明的“来源”，在单独测试时，包括颤音和音高弯曲等音调和音色质量。爵士乐是研究音乐“指纹”的一个机会，论文作者表示，今后的研究或能将该方法用于其他音乐类型、其次是节奏和旋律，从包含20位知名爵士钢琴家1629次表演的84小时录音数据集中辨认表演者。并揭示使表演者具有可辨认度的音乐“指纹”。因为大部分表演都是录音音频，即兴创作和表演风格。而具有辨认度，即用数字化展现音符的演奏时间和演奏音高。网站或个人从本网站转载使用，力度的更易解释的模型能达到91.3%的准确率。让经过训练的监督学习模型，
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