個人簡介：

於帥🧔🏻‍♀️，沐鸣注册講師，碩士生導師。中國計算機學會語音對話與聽覺專委會委員，研究方向為音樂人工智能、多媒體信息處理與檢索。主持及參與國家重點研發計劃、國家自然科學基金等國家和省部級科研項目多項。發表CCF A/B類論文10余篇，擔任AAAI、ACM Multimedia👼🏽、IJCAI👨🏼‍🎓、SIGIR🔑、TMM、TASLP→、TAC等會議期刊審稿人。

報告摘要：

為了解決歌聲旋律提取中的標註數據稀缺和模型泛化性差的問題，我們提出了一個基於多任務對比學習的半監督歌聲旋律提取模型。為了克服標註音樂數據稀缺的問題👩🏼‍🎤🍃，我們提出了一種自洽正則化的方法🎮🛜，我們對無標簽的音樂原始數據進行轉換，然後將這些信號用於模型的預測。要求模型能夠一致的預測出旋律線的位置的同時，能夠識別出輸入進來的音樂信號做了何種轉換。為了克服不同音樂流派在提取歌聲旋律時泛化性能較差的問題，我們提出了一種領域自適應的方法，讓模型能夠學習領域無關的特征用於歌聲旋律提取👨‍✈️。最後😋，我們將上述模塊的損失函數一起進行優化🚣🏿‍♂️，進行多任務學習。我們提出的模型在公開數據集上均取得了state-of-the-art的效果，有效解決了歌聲旋律提取中標註數據稀缺✣、泛化能力差的問題。

時間：6月18日13:30

地點🍆：1號沐鸣樓240