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Jen-1 Dreamstyler：定制的音乐con
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展，从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是，输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求，尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于定制的文本到音乐生成，该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念，并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是，直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题，我们提出了一种关键参数调整方法，该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外，我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略，以区分多个概念，从而使微型模型同时生成音乐，以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人，因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。
1 USICA B 部门摘要，适用于 NSF、DOC、NIST 和...
获得 NSF 指导和有关安全风险和最佳实践的信息，并要求寻求联邦研究机构资助的受保个人完成年度研究安全培训。创建一个研究安全和诚信信息共享组织，作为机构和研究人员识别破坏研究安全的不当和非法行为的信息交换所。o 禁止外国招募计划。要求科学技术政策办公室
机器学习应用于乐器扬声器的声音分类A J Harper Celestion / GP Acoustics（UK）Ltd. 1介绍< / div < / div < / div < / div < / div
机器学习是研究领域，它使计算机具有学习能力，而无需明确编程。程序拥有的经验越多，其任务就越好。在该项目中考虑的情况下，测量的扬声器越多，程序就会越准确地预测听众的主观判断。存在标准化的测量和处理技术，表明扬声器在一方面的表现。其中许多与主观印象非常相关，但是没有一个测量可以说明整个故事。扬声器工程师学会在多年的经验中将一系列测量信息与扬声器的声音联系起来，通常在很大程度上知道单元在聆听之前的声音。这种方法复制了学习元素，允许程序在用一系列最有意义的测量范围喂养时找到扬声器组之间的最佳分离。未分类的驱动器单元可以以有意义的方式将其归类为好是坏，并具有可量化的输出。这些分类与主观判断高度相关。这项工作概述了与扬声器分类有关的机器学习的相关概念，并在概述了所选解决方案的原因之前概述了三种可用方法。这些技术对每种测量作为主观判断的指标的相对重要性提供了一个有趣的见解，最终结果表明，与替代技术或仅任何一个测量值相比，分组的分离大大改善了。描述了一种有效的听力测试方法，该方法非常适合该目的。这提供了组之间的最大听觉差异，同时是可重复，控制和时间效率的。驱动器单元可以选择自信地反复判断，并将其测量用于训练，调整和测试模型。应该强调的是，乐器扬声器旨在产生声音，而不是重现声音1，而繁殖的不准确是设计意图。通过高保真扬声器演奏的电吉他或通过吉他演讲者播放的录制音乐是对此的启发性演示。在这种情况下，好的是指该扬声器的理想声音特征用于使用的典型应用。结果不能直接转移到旨在重现声音的扬声器。
他们的管风琴、管风琴演奏家和音乐协会
“合唱团”一词的不断使用证明其意图是指示专门为歌手设立的场所。约翰·杰布牧师在《英格兰和爱尔兰联合教会合唱仪式》（1843 年）中指出：“在古代，在宗教改革之前，就从地方历史的模糊文献中可以收集到的信息而言，教区教堂普遍采用了这种称为合唱的仪式方式。许多较大的教区都有合唱团；例如，我们在《托马斯·莫尔爵士生平》中发现，他曾经穿上法衣，与唱诗班一起坐在切尔西教堂的圣坛上。事实上，普通教区和大教堂仪式之间的区别似乎在于程度，而不是仪式的性质。