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Linee guida per le sottomissioni di articoli NeurIPS 2024

Regole fondamentali per inviare articoli a NeurIPS 2024.

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Regole per laRegole per lasottomissione a NeurIPS2024le sottomissioni dei documenti.Segui queste linee guida rigorose per
Indice

Benvenuto alla guida di formattazione per la conferenza NeurIPS 2024. È fondamentale seguire queste indicazioni attentamente per garantire che il tuo lavoro rispetti gli standard richiesti per la sottomissione.

Requisiti Generali

  1. Lunghezza del documento: Il tuo documento deve essere lungo massimo nove pagine, figure incluse ma senza riconoscimenti e riferimenti. I documenti che superano questo limite non saranno valutati.

  2. Margini e testo: Il testo del documento deve adattarsi in un rettangolo largo 5.5 pollici e lungo 9 pollici. Il margine sinistro deve essere di 1.5 pollici. Usa un carattere di 10 punti con un'interlinea di 11 punti. Il carattere preferito è Times New Roman.

  3. Titolo e autori: Il titolo deve essere di 17 punti, in grassetto e centrato tra due linee orizzontali. La linea superiore deve essere spessa 4 punti e quella inferiore 1 punto. Dev'esserci uno spazio di 14 pollici sopra e sotto il titolo fino alle linee. I nomi degli autori saranno in grassetto e centrati sopra i rispettivi indirizzi.

Linee Guida per l'Astratto

  • L'astratto deve essere rientrato di 0.5 pollici sui lati sinistro e destro.
  • Usa un tipo di 10 punti e lo spazio verticale deve essere di 11 punti.
  • La parola "Abstract" deve essere in 12 punti, in grassetto e centrata.
  • Lascia due spazi di linea prima dell'astratto.
  • L'astratto deve essere un unico paragrafo.

Intestazioni delle Sezioni

  1. Intestazioni di Primo Livello: Devono essere in minuscolo (eccetto per la prima parola e i nomi propri), allineate a sinistra e in grassetto, in tipo da 12 punti.

  2. Intestazioni di Secondo Livello: Usa un tipo da 10 punti, allineate a sinistra e in grassetto.

  3. Intestazioni di Terzo Livello: Usa un tipo da 10 punti, allineate a sinistra e in grassetto.

Citazioni e Riferimenti

  • Usa stili di citazione coerenti in tutto il tuo documento. È disponibile il pacchetto natbib per collegare le citazioni.
  • Quando citi il tuo lavoro precedente, usa la terza persona.
  • Le note a piè di pagina devono essere minime; se usate, contrassegnale con un numero nel testo e posizionale in fondo alla pagina.

Linee Guida per Figure e Tabelle

  • Figure: Le figure devono essere ordinate e leggibili. Metti uno spazio di riga prima e dopo la didascalia della figura. Il numero e la didascalia della figura devono venire dopo la figura.

  • Tabelle: Le tabelle devono essere centrate, ordinate e leggibili. Metti uno spazio di riga prima del titolo della tabella e uno spazio di riga dopo. Evita le linee verticali nelle tabelle per un aspetto più pulito.

Linee Guida per la Sottomissione

  • Invia solo file corretti secondo i file di stile NeurIPS disponibili sul sito di NeurIPS.
  • Assicurati che il tuo documento non contenga informazioni identificative per mantenere l'anonimato durante il processo di revisione.

Istruzioni per il Documento Finale

  • Per la versione finale, assicurati che i nomi di tutti gli autori siano in grassetto e centrati sopra i loro indirizzi associati.
  • Non cambiare alcun aspetto di formattazione nei file di stile, poiché questo può portare al rifiuto del tuo documento.

Appendice e Materiale Supplementare

  • Includi opzionalmente materiale aggiuntivo in un'appendice se necessario. Questa sezione dovrebbe trattare dimostrazioni dettagliate o esperimenti extra che completano il tuo documento.

Checklist per il Documento NeurIPS

Questa checklist è progettata per garantire che la tua ricerca rispetti le migliori pratiche in trasparenza ed etica. Rispondi a tutte le domande e fornisci giustificazioni quando necessario:

  1. Affermazioni e Contributi: Dichiarare chiaramente le affermazioni fatte e come sono supportate dai tuoi risultati. Sono state menzionate delle limitazioni?

  2. Risultati Teorici: Se applicabile, includere assunzioni chiaramente dichiarate e prove appropriate.

  3. Riproducibilità: Delinea come altri possono replicare i tuoi esperimenti.

  4. Accesso Aperto a Codice e Dati: Se hai codice o dati, menziona come possono essere accessibili.

  5. Risorse Computazionali: Indica il tipo di risorse utilizzate durante gli esperimenti.

  6. Impatto più Ampio: Discute gli effetti positivi o negativi potenziali della tua ricerca sulla società.

  7. Set di Dati e Licenze: Citare correttamente le risorse utilizzate e specificare le licenze.

  8. Ricerca su Soggetti Umani: Se applicabile, menziona eventuali approvazioni necessarie per la ricerca che coinvolge soggetti umani.

Seguendo queste linee guida, contribuisci a mantenere l'integrità e la qualità della ricerca presentata al NeurIPS 2024. Seguire queste istruzioni è cruciale per garantire che la tua sottomissione sia presa in considerazione per la revisione e presentazione alla conferenza.

Fonte originale

Titolo: High Fidelity Text-Guided Music Editing via Single-Stage Flow Matching

Estratto: We introduce MelodyFlow, an efficient text-controllable high-fidelity music generation and editing model. It operates on continuous latent representations from a low frame rate 48 kHz stereo variational auto encoder codec. Based on a diffusion transformer architecture trained on a flow-matching objective the model can edit diverse high quality stereo samples of variable duration, with simple text descriptions. We adapt the ReNoise latent inversion method to flow matching and compare it with the original implementation and naive denoising diffusion implicit model (DDIM) inversion on a variety of music editing prompts. Our results indicate that our latent inversion outperforms both ReNoise and DDIM for zero-shot test-time text-guided editing on several objective metrics. Subjective evaluations exhibit a substantial improvement over previous state of the art for music editing. Code and model weights will be publicly made available. Samples are available at https://melodyflow.github.io.

Autori: Gael Le Lan, Bowen Shi, Zhaoheng Ni, Sidd Srinivasan, Anurag Kumar, Brian Ellis, David Kant, Varun Nagaraja, Ernie Chang, Wei-Ning Hsu, Yangyang Shi, Vikas Chandra

Ultimo aggiornamento: 2024-10-16 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2407.03648

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.03648

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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