音乐转录

论文研究如何用冻结的自动音乐转录编码器加谱面解码器生成节奏游戏谱面，并在谱面最少的模式上用跨模式联合训练把事件 F1 从 0.492 提到 0.506，而与 Clone Hero 联合反而降到 0.482。

该论文用在线采样器加渲染器分离乐谱结构与音色覆盖来生成转录训练数据，发现适度打乱音符事件仍可迁移而扩大音色覆盖能单调提升域外转录，联合离线与在线数据后互补但增益与领域有关。

论文要从流行音乐录音恢复节奏、和声、旋律与曲式的统一主旋律谱，用大规模 MIDI 合成音频补监督、用分阶段结构化解码保证拍点与音高连贯、再蒸馏为自回归模型，主结果在八个评测集上多数指标领先，但只在稳拍流行音乐与限定词汇条件下成立。

论文把合唱录音同时做音符检测和女高女低男高男低声部分配，用共享编码器加分声部头、整体监督和音域与连贯先验构造训练目标，在 YouChorale 上以 0.225 的声部平均音符 F1 超过合并转谱加事后分配的 0.175，但绝对值仍低且跨数据集会漂移。

该文把钢琴音频转录后的音符序列当作手与手指联合标注问题，用双向卡尔曼加分手隐马尔可夫的合成模型与四元三元语言模型在 PIG 上分别达到 90.8% 手部分离与 56.6% 联合准确率，而端到端管线召回降至 65.7% 与 37.0%，代价是统计模型仍受古典数据与合成音频评估限制。

针对序列级塔布拉鼓点转录标注稀缺问题，该工作用教师模型生成伪标签、S-CEM 估计每个鼓点可信度、CMW-ATC 在不确定片段上按马尔可夫转移加权候选序列，在三组评测上把序列错误率降到 18.3、33.3 和 12.7，但仍需序列级标注和固定转移矩阵。

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针对乐谱与真实录音只有粗对齐时标注不够准的问题，该文把逐音符的起音修正做成按音高独立的二分图匹配，并在 MusicNet 训练、多数据集测试中报告了对贪心修正的一致提升，代价是窗口越大越依赖后验质量与一对一约束是否成立。

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针对吉他缺乏力度标注的问题，该工作用虚拟乐器渲染带力度标签的合成数据先学力度曲线，再把冻结的力度子模块拼到在真实录音上训练的音高转录模型中，合成集上平均绝对误差从约 32 降到约 7 但跨音色误差增大，而在 GuitarSet 与 EGDB 上的音符转录 F 值只提升约 0.1 个百分点。

TART 把吉他音频转谱拆成音频转 MIDI、九类技巧分类、音频条件弦品指派和 MusicXML 生成四步，用 81.35% 的平均音频转 MIDI F50 与 71.8% 的弦品 Tab F1 实现零样本领先，代价是第一步误差会向后传播约 17.75 个百分点。

针对单乐器身份未知的乐器无关转录，Harmonica 以 CQT 输入与多深度谐波卷积在多源温度采样训练下实现 26.3K 至 15.1M 的规模化，x-large 在多数测试集上取得最高帧 F1，medium 以 848.5 倍实时保持可比精度，nano 以 1622.5 倍实时仍显著超过同量级基线。

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