在最先进的心理学研究中，我们注意到，用现有的自动音乐转录（AMT）方法转录的钢琴表演不能成功地重新合成，而不会影响表演的艺术内容。这是由于1）不同乐器使用的MIDI参数之间的不同映射，以及2）音乐家适应周围声学环境的方式。为了面对这个问题，我们提出了一种方法来构建特定于声学的AMT系统，该系统能够模拟音乐家对传达其解释的适应性的建模。具体而言，我们在模块化体系结构中量身定制的虚拟仪器模型，该模型将音频记录和相对对齐的音乐得分作为输入，并输出每个音符的声学特定速度。我们测试不同的模型形状，并表明所提出的方法通常优于通常的AMT管道，该管道不考虑仪器和声学环境的特殊性。有趣的是，这种方法可以简单地扩展，因为仅需要轻微的努力来训练模型来推断其他钢琴参数，例如踩踏。

The marine ecosystem is changing at an alarming rate, exhibiting biodiversity loss and the migration of tropical species to temperate basins. Monitoring the underwater environments and their inhabitants is of fundamental importance to understand the evolution of these systems and implement safeguard policies. However, assessing and tracking biodiversity is often a complex task, especially in large and uncontrolled environments, such as the oceans. One of the most popular and effective methods for monitoring marine biodiversity is passive acoustics monitoring (PAM), which employs hydrophones to capture underwater sound. Many aquatic animals produce sounds characteristic of their own species; these signals travel efficiently underwater and can be detected even at great distances. Furthermore, modern technologies are becoming more and more convenient and precise, allowing for very accurate and careful data acquisition. To date, audio captured with PAM devices is frequently manually processed by marine biologists and interpreted with traditional signal processing techniques for the detection of animal vocalizations. This is a challenging task, as PAM recordings are often over long periods of time. Moreover, one of the causes of biodiversity loss is sound pollution; in data obtained from regions with loud anthropic noise, it is hard to separate the artificial from the fish sound manually. Nowadays, machine learning and, in particular, deep learning represents the state of the art for processing audio signals. Specifically, sound separation networks are able to identify and separate human voices and musical instruments. In this work, we show that the same techniques can be successfully used to automatically extract fish vocalizations in PAM recordings, opening up the possibility for biodiversity monitoring at a large scale.

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

Music discovery services let users identify songs from short mobile recordings. These solutions are often based on Audio Fingerprinting, and rely more specifically on the extraction of spectral peaks in order to be robust to a number of distortions. Few works have been done to study the robustness of these algorithms to background noise captured in real environments. In particular, AFP systems still struggle when the signal to noise ratio is low, i.e when the background noise is strong. In this project, we tackle this problematic with Deep Learning. We test a new hybrid strategy which consists of inserting a denoising DL model in front of a peak-based AFP algorithm. We simulate noisy music recordings using a realistic data augmentation pipeline, and train a DL model to denoise them. The denoising model limits the impact of background noise on the AFP system's extracted peaks, improving its robustness to noise. We further propose a novel loss function to adapt the DL model to the considered AFP system, increasing its precision in terms of retrieved spectral peaks. To the best of our knowledge, this hybrid strategy has not been tested before.

在实践中，非常苛刻，有时无法收集足够大的标记数据数据集以成功培训机器学习模型，并且对此问题的一个可能解决方案是转移学习。本研究旨在评估如何可转让的时间序列数据和哪些条件下的不同域之间的特征。在训练期间，在模型的预测性能和收敛速度方面观察到转移学习的影响。在我们的实验中，我们使用1,500和9,000个数据实例的减少数据集来模仿现实世界的条件。使用相同的缩小数据集，我们培训了两组机器学习模型：那些随着转移学习的培训和从头开始培训的机器学习模型。使用四台机器学习模型进行实验。在相同的应用领域（地震学）以及相互不同的应用领域（地震，语音，医学，金融）之间进行知识转移。我们在训练期间遵守模型的预测性能和收敛速度。为了确认所获得的结果的有效性，我们重复了实验七次并应用了统计测试以确认结果的重要性。我们研究的一般性结论是转移学习可能会增加或不会对模型的预测性能或其收敛速度产生负面影响。在更多细节中分析收集的数据，以确定哪些源域和目标域兼容以用于传输知识。我们还分析了目标数据集大小的效果和模型的选择及其超参数对转移学习的影响。

音频分割和声音事件检测是机器聆听中的关键主题，旨在检测声学类别及其各自的边界。它对于音频分析，语音识别，音频索引和音乐信息检索非常有用。近年来，大多数研究文章都采用分类。该技术将音频分为小帧，并在这些帧上单独执行分类。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，叫您只听一次（Yoho），该方法受到计算机视觉中普遍采用的Yolo算法的启发。我们将声学边界的检测转换为回归问题，而不是基于框架的分类。这是通过具有单独的输出神经元来检测音频类的存在并预测其起点和终点来完成的。与最先进的卷积复发性神经网络相比，Yoho的F量的相对改善范围从多个数据集中的1％到6％不等，以进行音频分段和声音事件检测。由于Yoho的输出更端到端，并且可以预测的神经元更少，因此推理速度的速度至少比逐个分类快6倍。另外，由于这种方法可以直接预测声学边界，因此后处理和平滑速度约为7倍。

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

合成器是一种电子乐器，现在已在现代音乐制作和声音设计中广泛使用。合成器的每个参数配置都会产生独特的音色，可以看作是独特的仪器。估计一组最能恢复声音音色的参数配置的问题是一个重要但复杂的问题，即：合成器参数估计问题。我们提出了一个基于多模式的深度学习管道Sound2syth，以及一个专门设计用于解决此问题的网络结构原始卷积（PDC）。我们的方法不仅实现了SOTA，而且还获得了第一个现实世界中的第一个适用于Dexed合成器（一种流行的FM合成器）。

对于沉浸式应用，匹配视觉同行的双耳发电是对虚拟环境中的人们带来有意义的体验至关重要。最近的作品已经显示了使用神经网络来使用2D视觉信息作为指导来使用Mono音频来合成双耳音频。通过使用3D视觉信息引导音频并在波形域中操作来扩展该方法可以允许虚拟音频场景的更准确的Auratization。在本文中，我们提供了一个多模态深入学习模型的点，它使用3D点云场景从单声道音频生成双耳版本。具体地，Point2Sound由具有3D稀疏卷积的视觉网络组成，其从点云场景中提取视觉特征来调节操作在波形域中的音频网络，以合成双耳网络。实验结果表明，3D视觉信息可以成功引导双模深度学习模型的双耳合成任务。此外，我们还调查了不同的丢失函数和3D点云属性，显示直接预测完整的双耳信号并使用RGB深度特征增加了我们所提出的模型的性能。

用全球性结构（例如编织）合成人体运动是一个具有挑战性的任务。现有方法倾向于集中在局部光滑的姿势过渡并忽视全球背景或运动的主题。在这项工作中，我们提出了一种音乐驱动的运动综合框架，其产生与输入节拍同步的人类运动的长期序列，并共同形成尊重特定舞蹈类型的全局结构。此外，我们的框架可以实现由音乐内容控制的不同运动，而不仅仅是由节拍。我们的音乐驱动舞蹈综合框架是一个分层系统，包括三个层次：姿势，图案和编排。姿势水平由LSTM组件组成，该组件产生时间相干的姿势。图案级别引导一组连续姿势，形成一个使用新颖运动感知损失所属的特定分布的运动。并且舞蹈级别选择所执行的运动的顺序，并驱动系统遵循舞蹈类型的全球结构。我们的结果展示了我们的音乐驱动框架的有效性，以在各种舞蹈类型上产生自然和一致的运动，控制合成运动的内容，并尊重舞蹈的整体结构。

呼吸声分类中的问题已在去年的临床科学家和医学研究员团体中获得了良好的关注，以诊断Covid-19疾病。迄今为止，各种模型的人工智能（AI）进入了现实世界，从人类生成的声音等人生成的声音中检测了Covid-19疾病，例如语音/言语，咳嗽和呼吸。实现卷积神经网络（CNN）模型，用于解决基于人工智能（AI）的机器上的许多真实世界问题。在这种情况下，建议并实施一个维度（1D）CNN，以诊断Covid-19的呼吸系统疾病，例如语音，咳嗽和呼吸。应用基于增强的机制来改善Covid-19声音数据集的预处理性能，并使用1D卷积网络自动化Covid-19疾病诊断。此外，使用DDAE（数据去噪自动编码器）技术来产生诸如输入功能的深声特征，而不是采用MFCC（MEL频率跳跃系数）的标准输入，并且它更好地执行比以前的型号的准确性和性能。

Time Series Classification (TSC) is an important and challenging problem in data mining. With the increase of time series data availability, hundreds of TSC algorithms have been proposed. Among these methods, only a few have considered Deep Neural Networks (DNNs) to perform this task. This is surprising as deep learning has seen very successful applications in the last years. DNNs have indeed revolutionized the field of computer vision especially with the advent of novel deeper architectures such as Residual and Convolutional Neural Networks. Apart from images, sequential data such as text and audio can also be processed with DNNs to reach state-of-the-art performance for document classification and speech recognition. In this article, we study the current state-ofthe-art performance of deep learning algorithms for TSC by presenting an empirical study of the most recent DNN architectures for TSC. We give an overview of the most successful deep learning applications in various time series domains under a unified taxonomy of DNNs for TSC. We also provide an open source deep learning framework to the TSC community where we implemented each of the compared approaches and evaluated them on a univariate TSC benchmark (the UCR/UEA archive) and 12 multivariate time series datasets. By training 8,730 deep learning models on 97 time series datasets, we propose the most exhaustive study of DNNs for TSC to date.

自动音乐转录（AMT），从原始音频推断出音符，是音乐理解核心的具有挑战性的任务。与通常专注于单个扬声器的单词的自动语音识别（ASR）不同，AMT通常需要同时转换多个仪器，同时保留微量间距和定时信息。此外，许多AMT数据集是“低资源”，甚至甚至专家音乐家发现音乐转录困难和耗时。因此，事先工作专注于任务特定的架构，对每个任务的个体仪器量身定制。在这项工作中，通过对低资源自然语言处理（NLP）的序列到序列转移学习的有前途的结果，我们证明了通用变压器模型可以执行多任务AMT，共同转录音乐的任意组合跨几个转录数据集的仪器。我们展示了统一培训框架在一系列数据集中实现了高质量的转录结果，大大提高了低资源仪器（如吉他）的性能，同时为丰富的仪器（如钢琴）保持了强大的性能。最后，通过扩大AMT的范围，我们揭示了更加一致的评估指标和更好的数据集对齐，并为这个新的多任务AMT的新方向提供了强的基线。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 2nd International Workshop on Reading Music Systems, held in Delft on the 2nd of November 2019.

自我监督的学习（SSL）已成为无需人类注释而产生不变表示的流行方法。但是，通过在输入数据上利用先前的在线转换功能来实现所需的不变表示。结果，每个SSL框架都是针对特定数据类型（例如，视觉数据）定制的，如果将其用于其他数据集类型，则需要进行进一步的修改。另一方面，是一个通用且广泛适用的框架的自动编码器（AE），主要集中于缩小尺寸，不适合学习不变表示。本文提出了一个基于阻止退化解决方案的受限自我标签分配过程的通用SSL框架。具体而言，先前的转换函数被用无监督的对抗训练的训练过程得出，以实现不变表示。通过自我转化机制，可以从相同的输入数据生成成对的增强实例。最后，基于对比度学习的培训目标是通过利用自我标签分配和自我转化机制来设计的。尽管自我转化过程非常通用，但拟议的培训策略的表现优于基于AE结构的大多数最先进的表示方法。为了验证我们的方法的性能，我们对四种类型的数据进行实验，即视觉，音频，文本和质谱数据，并用四个定量指标进行比较。我们的比较结果表明，所提出的方法证明了鲁棒性并成功识别数据集中的模式。

免费可用且易于使用的音频编辑工具使执行音频剪接变得直接。可以通过结合同一人的各种语音样本来说服伪造。在考虑错误信息时，在公共部门都很重要，并且在法律背景下以验证证据的完整性很重要。不幸的是，用于音频剪接的大多数现有检测算法都使用手工制作的功能并做出特定的假设。但是，刑事调查人员经常面临来自未知特征不明的来源的音频样本，这增加了对更普遍适用的方法的需求。通过这项工作，我们的目标是朝着不受限制的音频剪接检测迈出第一步，以满足这一需求。我们以可能掩盖剪接的后处理操作的形式模拟各种攻击方案。我们提出了一个用于剪接检测和定位的变压器序列到序列（SEQ2SEQ）网络。我们的广泛评估表明，所提出的方法的表现优于现有的剪接检测方法[3，10]以及通用网络效率网络[28]和regnet [25]。

口吃是一种言语障碍，在此期间，语音流被非自愿停顿和声音重复打断。口吃识别是一个有趣的跨学科研究问题，涉及病理学，心理学，声学和信号处理，使检测很难且复杂。机器和深度学习的最新发展已经彻底彻底改变了语音领域，但是对口吃的识别受到了最小的关注。这项工作通过试图将研究人员从跨学科领域聚集在一起来填补空白。在本文中，我们回顾了全面的声学特征，基于统计和深度学习的口吃/不足分类方法。我们还提出了一些挑战和未来的指示。

本文提出了一种基于机器学习的方法，旨在提醒患者可能呼吸道疾病。各种类型的病理可能会影响呼吸系统，可能导致严重疾病，在某些情况下死亡。通常，有效的预防实践被视为改善患者健康状况的主要参与者。提出的方法致力于实现一种易于使用的工具，以自动诊断呼吸道疾病。具体而言，该方法利用变异自动编码器体系结构允许使用有限的复杂性和相对较小的数据集的培训管道。重要的是，它的精度为57％，这与现有的强烈监督方法一致。

This paper describes several improvements to a new method for signal decomposition that we recently formulated under the name of Differentiable Dictionary Search (DDS). The fundamental idea of DDS is to exploit a class of powerful deep invertible density estimators called normalizing flows, to model the dictionary in a linear decomposition method such as NMF, effectively creating a bijection between the space of dictionary elements and the associated probability space, allowing a differentiable search through the dictionary space, guided by the estimated densities. As the initial formulation was a proof of concept with some practical limitations, we will present several steps towards making it scalable, hoping to improve both the computational complexity of the method and its signal decomposition capabilities. As a testbed for experimental evaluation, we choose the task of frame-level piano transcription, where the signal is to be decomposed into sources whose activity is attributed to individual piano notes. To highlight the impact of improved non-linear modelling of sources, we compare variants of our method to a linear overcomplete NMF baseline. Experimental results will show that even in the absence of additional constraints, our models produce increasingly sparse and precise decompositions, according to two pertinent evaluation measures.

在本文中，我们介绍了联合主义者，这是一种能够感知的多仪器框架，能够转录，识别和识别和将多种乐器与音频剪辑分开。联合主义者由调节其他模块的仪器识别模块组成：输出仪器特异性钢琴卷的转录模块以及利用仪器信息和转录结果的源分离模块。仪器条件设计用于明确的多仪器功能，而转录和源分离模块之间的连接是为了更好地转录性能。我们具有挑战性的问题表述使该模型在现实世界中非常有用，因为现代流行音乐通常由多种乐器组成。但是，它的新颖性需要关于如何评估这种模型的新观点。在实验过程中，我们从各个方面评估了模型，为多仪器转录提供了新的评估观点。我们还认为，转录模型可以用作其他音乐分析任务的预处理模块。在几个下游任务的实验中，我们的转录模型提供的符号表示有助于解决降低检测，和弦识别和关键估计的频谱图。