Artwork

Inhalt bereitgestellt von HackerNoon. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von HackerNoon oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-App
Gehen Sie mit der App Player FM offline!

Solos: A Dataset for Audio-Visual Music Analysis- Conclusions and References

14:27
 
Teilen
 

Manage episode 422707786 series 3474373
Inhalt bereitgestellt von HackerNoon. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von HackerNoon oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/solos-a-dataset-for-audio-visual-music-analysis-conclusions-and-references.
In this paper, researchers introduce Solos, a clean dataset of solo musical performances for training machine learning models on various audio-visual tasks.
Check more stories related to science at: https://hackernoon.com/c/science. You can also check exclusive content about #audio-visual-machine-learning, #audio-visual, #dataset, #multimodal, #music, #solos, #music-performance-dataset, #instrumental-recordings, and more.
This story was written by: @kinetograph. Learn more about this writer by checking @kinetograph's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
In this paper, researchers introduce Solos, a clean dataset of solo musical performances for training machine learning models on various audio-visual tasks.

  continue reading

120 Episoden

Artwork
iconTeilen
 
Manage episode 422707786 series 3474373
Inhalt bereitgestellt von HackerNoon. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von HackerNoon oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/solos-a-dataset-for-audio-visual-music-analysis-conclusions-and-references.
In this paper, researchers introduce Solos, a clean dataset of solo musical performances for training machine learning models on various audio-visual tasks.
Check more stories related to science at: https://hackernoon.com/c/science. You can also check exclusive content about #audio-visual-machine-learning, #audio-visual, #dataset, #multimodal, #music, #solos, #music-performance-dataset, #instrumental-recordings, and more.
This story was written by: @kinetograph. Learn more about this writer by checking @kinetograph's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
In this paper, researchers introduce Solos, a clean dataset of solo musical performances for training machine learning models on various audio-visual tasks.

  continue reading

120 Episoden

Alle Folgen

×
 
Loading …

Willkommen auf Player FM!

Player FM scannt gerade das Web nach Podcasts mit hoher Qualität, die du genießen kannst. Es ist die beste Podcast-App und funktioniert auf Android, iPhone und im Web. Melde dich an, um Abos geräteübergreifend zu synchronisieren.

 

Kurzanleitung