音乐转录涉及音乐源转化为结构化数字格式，是音乐信息检索（MIR）的关键问题。当用计算术语解决这一挑战时，MIR社区遵循两条研究：音乐文档，这是光学识别（OMR）或录音的情况，这就是自动音乐转录（AMT）的情况。上述输入数据的不同性质使这些字段的条件以开发特定于模式的框架。但是，它们在序列标记任务方面的最新定义导致了共同的输出表示形式，从而可以对合并范式进行研究。在这方面，多模式图像和音频音乐转录包括有效结合图像和音频方式传达的信息的挑战。在这项工作中，我们在后期融合级别探讨了这个问题：我们研究了四种组合方法，以便首次合并基于晶格的搜索空间中有关端到端OMR和AMT系统的假设。一系列性能场景获得的结果（相应的单模式模型产生了不同的错误率）显示了这些方法的有趣好处。此外，四种策略中的两种认为显着改善了相应的单峰标准识别框架。

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.

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.

布局分析（LA）阶段对光学音乐识别（OMR）系统的正确性能至关重要。它标识了感兴趣的区域，例如Staves或歌词，然后必须处理，以便转录它们的内容。尽管存在基于深度学习的现代方法，但在不同模型的精度，它们对不同领域的概括或更重要的是，它们尚未开展对OMR的详尽研究，或者更重要的是，它们对后续阶段的影响管道。这项工作侧重于通过对不同神经结构，音乐文档类型和评估方案的实验研究填补文献中的这种差距。培训数据的需求也导致了一种新的半合成数据生成技术的提议，这使得LA方法在真实情况下能够有效适用性。我们的结果表明：（i）该模型的选择及其性能对于整个转录过程至关重要; （ii）（ii）常用于评估LA阶段的指标并不总是与OMR系统的最终性能相关，并且（iii）所提出的数据生成技术使最先进的结果能够以有限的限制实现标记数据集。

This paper explores semi-supervised training for sequence tasks, such as Optical Character Recognition or Automatic Speech Recognition. We propose a novel loss function $\unicode{x2013}$ SoftCTC $\unicode{x2013}$ which is an extension of CTC allowing to consider multiple transcription variants at the same time. This allows to omit the confidence based filtering step which is otherwise a crucial component of pseudo-labeling approaches to semi-supervised learning. We demonstrate the effectiveness of our method on a challenging handwriting recognition task and conclude that SoftCTC matches the performance of a finely-tuned filtering based pipeline. We also evaluated SoftCTC in terms of computational efficiency, concluding that it is significantly more efficient than a na\"ive CTC-based approach for training on multiple transcription variants, and we make our GPU implementation public.

通常考虑使用原型生成（PG）方法来提高$ k $ neart nearbor（$ k $ nn）分类器的效率。与初始集合相比，这种方法旨在生成降低的语料库版本，而不会降低分类性能。尽管它们在多类方案中进行了庞大的应用，但很少有作品解决了多标签空间的PG方法的建议。在这方面，这项工作介绍了四种多类PG策略对多标签案例的新颖调整。这些建议通过三个基于$ k $ nn的分类器进行评估，其中12个Corpora包括各种域和语料库大小，以及数据中人为诱导的不同噪声场景。获得的结果表明，所提出的适应能够显着改善（在效率和分类性能方面），唯一的参考文献多标记PG在文献中以及没有应用PG方法的情况，也呈现A在嘈杂的场景中，统计上较高的鲁棒性。此外，这些新颖的PG策略允许通过其配置来优先考虑效率或功效标准，具体取决于目标情况，因此涵盖了以前未被其他作品所填写的解决方案空间中的广泛区域。

Multilayer Neural Networks trained with the backpropagation algorithm constitute the best example of a successful Gradient-Based Learning technique. Given an appropriate network architecture, Gradient-Based Learning algorithms can be used to synthesize a complex decision surface that can classify high-dimensional patterns such as handwritten characters, with minimal preprocessing. This paper reviews various methods applied to handwritten character recognition and compares them on a standard handwritten digit recognition task. Convolutional Neural Networks, that are specifically designed to deal with the variability of 2D shapes, are shown to outperform all other techniques.Real-life document recognition systems are composed of multiple modules including eld extraction, segmentation, recognition, and language modeling. A new learning paradigm, called Graph Transformer Networks (GTN), allows such multi-module systems to be trained globally using Gradient-Based methods so as to minimize an overall performance measure.Two systems for on-line handwriting recognition are described. Experiments demonstrate the advantage of global training, and the exibility of Graph Transformer Networks.A Graph Transformer Network for reading bank check is also described. It uses Convolutional Neural Network character recognizers combined with global training techniques to provides record accuracy on business and personal checks. It is deployed commercially and reads several million checks per day.

扬声器日流是一个标签音频或视频录制的任务，与扬声器身份或短暂的任务标记对应于扬声器标识的类，以识别“谁谈到何时发表讲话”。在早期，对MultiSpeaker录音的语音识别开发了扬声器日益衰退算法，以使扬声器自适应处理能够实现扬声器自适应处理。这些算法还将自己的价值作为独立应用程序随着时间的推移，为诸如音频检索等下游任务提供特定于扬声器的核算。最近，随着深度学习技术的出现，这在讲话应用领域的研究和实践中引起了革命性的变化，对扬声器日益改善已经进行了快速进步。在本文中，我们不仅审查了扬声器日益改善技术的历史发展，而且还审查了神经扬声器日益改善方法的最新进步。此外，我们讨论了扬声器日复速度系统如何与语音识别应用相结合，以及最近深度学习的激增是如何引领联合建模这两个组件互相互补的方式。通过考虑这种令人兴奋的技术趋势，我们认为本文对社区提供了有价值的贡献，以通过巩固具有神经方法的最新发展，从而促进更有效的扬声器日益改善进一步进展。

在自动语音识别（ASR）研究中，歧视性标准在DNN-HMM系统中取得了出色的性能。鉴于这一成功，采用判别标准是有望提高端到端（E2E）ASR系统的性能。有了这一动机，以前的作品将最小贝叶斯风险（MBR，歧视性标准之一）引入了E2E ASR系统中。但是，基于MBR的方法的有效性和效率受到损害：MBR标准仅用于系统培训，这在训练和解码之间造成了不匹配；基于MBR的方法中的直接解码过程导致需要预先训练的模型和缓慢的训练速度。为此，在这项工作中提出了新的算法，以整合另一种广泛使用的判别标准，无晶格的最大互信息（LF-MMI），不仅在训练阶段，而且在解码过程中。提出的LF-MI训练和解码方法显示了它们对两个广泛使用的E2E框架的有效性：基于注意力的编码器解码器（AEDS）和神经传感器（NTS）。与基于MBR的方法相比，提出的LF-MMI方法：保持训练和解码之间的一致性；避开直立的解码过程；来自具有卓越训练效率的随机初始化模型的火车。实验表明，LF-MI方法的表现优于其MBR对应物，并始终导致各种框架和数据集从30小时到14.3k小时上的统计学意义改进。所提出的方法在Aishell-1（CER 4.10％）和Aishell-2（CER 5.02％）数据集上实现了最先进的结果（SOTA）。代码已发布。

内容的离散和连续表示（例如，语言或图像）具有有趣的属性，以便通过机器的理解或推理此内容来探索或推理。该职位论文提出了我们关于离散和持续陈述的作用及其在深度学习领域的作用的意见。目前的神经网络模型计算连续值数据。信息被压缩成密集，分布式嵌入式。通过Stark对比，人类在他们的语言中使用离散符号。此类符号代表了来自共享上下文信息的含义的世界的压缩版本。此外，人工推理涉及在认知水平处符号操纵，这促进了抽象的推理，知识和理解的构成，泛化和高效学习。通过这些见解的动机，在本文中，我们认为，结合离散和持续的陈述及其处理对于构建展示一般情报形式的系统至关重要。我们建议并讨论了几个途径，可以在包含离散元件来结合两种类型的陈述的优点来改进当前神经网络。

即使机器学习算法已经在数据科学中发挥了重要作用，但许多当前方法对输入数据提出了不现实的假设。由于不兼容的数据格式，或数据集中的异质，分层或完全缺少的数据片段，因此很难应用此类方法。作为解决方案，我们提出了一个用于样本表示，模型定义和培训的多功能，统一的框架，称为“ Hmill”。我们深入审查框架构建和扩展的机器学习的多个范围范式。从理论上讲，为HMILL的关键组件的设计合理，我们将通用近似定理的扩展显示到框架中实现的模型所实现的所有功能的集合。本文还包含有关我们实施中技术和绩效改进的详细讨论，该讨论将在MIT许可下发布供下载。该框架的主要资产是其灵活性，它可以通过相同的工具对不同的现实世界数据源进行建模。除了单独观察到每个对象的一组属性的标准设置外，我们解释了如何在框架中实现表示整个对象系统的图表中的消息推断。为了支持我们的主张，我们使用框架解决了网络安全域的三个不同问题。第一种用例涉及来自原始网络观察结果的IoT设备识别。在第二个问题中，我们研究了如何使用以有向图表示的操作系统的快照可以对恶意二进制文件进行分类。最后提供的示例是通过网络中实体之间建模域黑名单扩展的任务。在所有三个问题中，基于建议的框架的解决方案可实现与专业方法相当的性能。

室内场景识别是一种不断增长的领域，具有巨大的行为理解，机器人本地化和老年人监测等。在这项研究中，我们使用从社交媒体收集的多模态学习和视频数据来从新的角度来看场景识别的任务。社交媒体视频的可访问性和各种可以为现代场景识别技术和应用提供现实数据。我们提出了一种基于转录语音的融合到文本和视觉功能的模型，用于在名为Instaindoor的室内场景的社交媒体视频的新型数据集上进行分类。我们的模型可实现高达70％的精度和0.7 F1分数。此外，我们通过在室内场景的YouTube-8M子集上基准测试，我们突出了我们的方法的潜力，在那里它达到了74％的精度和0.74f1分数。我们希望这项工作的贡献铺平了在挑战领域的室内场景认可领域的新型研究。

通过生物手段自动验证一个人的身份是在每天的日常活动，如在机场访问银行服务和安全控制的一个重要应用。为了提高系统的可靠性，通常使用几个生物识别设备。这种组合系统被称为多模式生物测定系统。本文报道生物安全DS2（访问控制）评估由英国萨里大学举办的活动，包括面部，指纹和虹膜的个人认证生物特征的框架内进行基准研究，在媒体针对物理访问控制中的应用-size建立一些500人。虽然多峰生物测定是公调查对象，不存在基准融合算法的比较。朝着这个目标努力，我们设计了两组实验：质量依赖性和成本敏感的评估。质量依赖性评价旨在评估融合算法如何可以在变化的原始图像的质量主要是由于设备的变化来执行。在对成本敏感的评价，另一方面，研究了一种融合算法可以如何执行给定的受限的计算和在软件和硬件故障的存在，从而导致错误，例如失败到获取和失败到匹配。由于多个捕捉设备可用，融合算法应该能够处理这种非理想但仍然真实的场景。在这两种评价中，各融合算法被提供有从每个生物统计比较子系统以及两个模板和查询数据的质量度量得分。在活动的号召的响应证明是非常令人鼓舞的，与提交22个融合系统。据我们所知，这是第一次尝试基准品质为基础多模态融合算法。

我们研究了在不利环境中学习强大声学模型的问题，其特征是训练和测试条件之间存在显着不匹配。这个问题对于需要在看不见的环境中表现良好的语音识别系统的部署至关重要。首先，我们从理论上将数据增强表征为笼子风险最小化的实例，该实例旨在通过替换在输入空间上定义经验密度的三角洲函数来改善培训期间的风险估计，并具有近似值的近似值。培训样品。更具体地说，我们假设可以使用高斯人的混合物来近似以训练样品为中心的当地社区，并从理论上证明这可以将强大的电感偏置纳入学习过程。然后，我们通过数据增强方案隐式地指定各个混合物组件，旨在解决声学模型中伪造相关性的常见来源。为了避免由于信息丢失而引起的鲁棒性的潜在混杂影响，这与标准特征提取技术（例如Fbank和MFCC功能）有关，我们重点关注基于波形的设置。我们的经验结果表明，该方法可以推广到看不见的噪声条件，与使用标准风险最小化原则进行训练相比，分布外概括的相对改善150％。此外，结果证明了相对于使用旨在匹配测试话语特征的训练样本的模型，相对于模型的竞争性能。

自动识别面部和声音的明显情绪很难，部分原因是各种不确定性来源，包括输入数据和机器学习框架中使用的标签。本文介绍了一种不确定性感知的视听融合方法，该方法量化了对情绪预测的模态不确定性。为此，我们提出了一个新颖的融合框架，在该框架中，我们首先通过视听时间上下文向量学习潜在分布，然后限制单峰潜在分布的方差向量，以便它们表示每种模式的信息量，以提供W.R.T.情绪识别。特别是，我们对视听潜在分布的方差向量施加了校准和序数排名约束。当经过良好校准时，将模态不确定性得分表明它们的相应预测可能与地面真实标签有多大不同。排名良好的不确定性得分允许在模式中对不同框架进行顺序排名。为了共同施加这两种约束，我们提出了软马克斯分布匹配损失。在分类和回归设置中，我们将不确定性感知的融合模型与标准模型 - 静态融合基线进行了比较。我们对两个情绪识别语料库（AVEC 2019 CES和IEMOCAP）的评估表明，视听情绪识别可以从良好的和良好的潜在不确定性度量中受益匪浅。

迄今为止，通信系统主要旨在可靠地交流位序列。这种方法提供了有效的工程设计，这些设计对消息的含义或消息交换所旨在实现的目标不可知。但是，下一代系统可以通过将消息语义和沟通目标折叠到其设计中来丰富。此外，可以使这些系统了解进行交流交流的环境，从而为新颖的设计见解提供途径。本教程总结了迄今为止的努力，从早期改编，语义意识和以任务为导向的通信开始，涵盖了基础，算法和潜在的实现。重点是利用信息理论提供基础的方法，以及学习在语义和任务感知通信中的重要作用。

Our experience of the world is multimodal -we see objects, hear sounds, feel texture, smell odors, and taste flavors. Modality refers to the way in which something happens or is experienced and a research problem is characterized as multimodal when it includes multiple such modalities. In order for Artificial Intelligence to make progress in understanding the world around us, it needs to be able to interpret such multimodal signals together. Multimodal machine learning aims to build models that can process and relate information from multiple modalities. It is a vibrant multi-disciplinary field of increasing importance and with extraordinary potential. Instead of focusing on specific multimodal applications, this paper surveys the recent advances in multimodal machine learning itself and presents them in a common taxonomy. We go beyond the typical early and late fusion categorization and identify broader challenges that are faced by multimodal machine learning, namely: representation, translation, alignment, fusion, and co-learning. This new taxonomy will enable researchers to better understand the state of the field and identify directions for future research.

社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。

Along with the springing up of semantics-empowered communication (SemCom) researches, it is now witnessing an unprecedentedly growing interest towards a wide range of aspects (e.g., theories, applications, metrics and implementations) in both academia and industry. In this work, we primarily aim to provide a comprehensive survey on both the background and research taxonomy, as well as a detailed technical tutorial. Specifically, we start by reviewing the literature and answering the "what" and "why" questions in semantic transmissions. Afterwards, we present corresponding ecosystems, including theories, metrics, datasets and toolkits, on top of which the taxonomy for research directions is presented. Furthermore, we propose to categorize the critical enabling techniques by explicit and implicit reasoning-based methods, and elaborate on how they evolve and contribute to modern content \& channel semantics-empowered communications. Besides reviewing and summarizing the latest efforts in SemCom, we discuss the relations with other communication levels (e.g., reliable and goal-oriented communications) from a holistic and unified viewpoint. Subsequently, in order to facilitate the future developments and industrial applications, we also highlight advanced practical techniques for boosting semantic accuracy, robustness, and large-scale scalability, just to mention a few. Finally, we discuss the technical challenges that shed light on future research opportunities.

拥有丰富的多模式内在语言是人类智力的重要组成部分，它可以实现多种必要的核心认知功能，例如多模式预测，翻译和生成。在有意识的图灵机（CTM）的基础上，这是Blum and Blum提出的意识模型（2021），我们描述了一种称为Brainish的多模式的Desiderata，包括单词，图像，音频和感觉，结合了CTM的表示形式处理器用来相互通信。我们在通过多模式人工智能的镜头进行操作之前定义了大脑的语法和语义，这是一个充满活力的研究区域，研究了处理和关联异质信号信息所需的计算工具。我们学习的一般框架涉及设计（1）单峰编码器以细分并表示非模态数据，（2）协调的表示空间，该空间将和编写单峰特征与多模式输入的整体含义相关联，以及（3）解码器以映射多模式表示形式。进入预测（用于融合）或原始数据（用于翻译或生成）。通过讨论为了在CTM中实现意识以及实施简单版本的脑部和评估其在几个现实世界图像，文本和文本和检索任务上展示智能的能力，通过讨论对沟通和协调的脑力至关重要音频数据集，我们认为这种内在语言对于机器智力和意识模型的进步将很重要。