《基于打击感知注意力机制的小样本乐器识别》

报告摘要：

　　乐器识别在音乐信息检索中扮演着关键的角色。尽管该任务在少样本学习设置下具有重要的潜在应用，但其受到的关注有限。在这项工作中，我们提出了一种受音乐心理学研究启发的注意力网络，用于少样本乐器识别，我们称之为打击感知注意力网络。在这个网络中，我们采用了一种针对频谱图打击部分的时域注意力机制来生成一个打击感知注意力向量。然后，将该向量与提取的特征向量进行逐元素乘积，促使网络关注频谱的打击部分。与基线的原型网络和最先进的层次原型网络相比，我们的方法表现出了具有统计显著性的性能改善。