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伪标签不可靠时，如何用左右可靠笔触给不确定片段加权
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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icmc-2026 论文深度解读
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对齐很粗时更要扣准起音：把 Snapping 做成按音高的全局分配
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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eusipco-2026 论文深度解读
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吉他没有力度真值时，如何让转录模型学会力度又不丢掉音高精度
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。
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从波形到可弹指法：TART 如何把音高、技巧与弦品分四步拼成谱
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。
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多深度谐波卷积如何让乐器无关转录在小参数下仍保持高帧精度
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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不用真谱也能学会听谱：TUTTI 用 36 万首合成曲喂饱纯 Transformer
音乐转录 | 7.4/10
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同一音高多条路：用扩散与可演奏约束把吉他谱写对、写得能弹
音乐转录 | 8.2/10
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只给顺序不给时间：用会遗忘的节奏记忆补上塔布拉转录的弱监督缺口
音乐转录 | 6.3/10
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Automatic Transcription of Microtonal Free-Rhythm Vocal Music: A Case Study in Iranian Classical Music
音乐转录 | 7.5/10
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Audio-to-Score Transcription using Pre-trained Features, Data Augmentation, and the New SheetSage-A2S Dataset
音乐转录 | 7.7/10
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A Dual Evaluation for Music Transcription
音乐转录 | 7.7/10
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Multi-Task Multi-Frame Visual Piano Transcription
音乐转录 | 8.8/10
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Separate-and-Detect: Unified Drum Transcription and Stem Generation via Latent Diffusion
音乐转录 | 6.8/10
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Explicit Note-Event Tokenization and Pitch-Validity Constrained Decoding for MIDI-to-Tablature Transcription
音乐转录 | 6.1/10
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Music-JEPA: Learning a World Model of Sound from Action
音乐转录 | 6.2/10
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Fretiq: Browser-Native Electric Guitar String Classification via Engineered Spectral Features and Held-Out Free-Play Evaluation
音频分类 | 7.5/10
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MulTTiPop: A Multitrack Transcription Dataset for Pop Music
音乐转录 | 7.7/10
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MulTTiPop: A Multitrack Transcription Dataset for Pop Music
音乐转录 | 6.6/10