研究人员开发了一种从乐谱图像直接分类乐器的新颖方法，将该任务视为文本分类问题。通过将乐谱转换为一系列音乐“单词”，他们应用了AWD-LSTM、GPT-2和RoBERTa等语言模型来识别八种不同的乐器。研究发现，在无标签数据上预训练语言模型可显著提高分类准确性，其中RoBERTa的准确性从34.5%提高到42.9%。通过数据增强技术进一步提高了准确性，额外提升了15%。 AI
影响 这项研究展示了语言模型在音乐学中的新应用，有望实现自动化的音乐分析和组织工具。
排序理由 详细介绍新方法和实验结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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