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作为音乐识别领域的重要一环，支配性乐器的辨识一直是大家关注的焦点。在过去的研究中，隔离音符的应用曾经是一种有效的方法。然而，为了更加准确地识别音乐中的支配性乐器，预训练数据的使用变得越来越重要。
该研究提出了一种新的方法，将隔离音符作为支配性乐器识别的预训练数据。这种方法不仅可以帮助深度学习模型更好地理解音乐结构，还可以提高音乐识别的准确性。
在实验中，我们将隔离音符应用到了两种支配性乐器的辨识问题上，即吉他和钢琴。结果表明，与不使用隔离音符的模型相比，使用隔离音符的模型在测试集上的准确率提高了1.2个百分点。
除此之外，我们还进行了进一步的实验，探究了使用不同数量的隔离音符对模型准确性的影响。结果表明，使用更多的隔离音符可以提高模型的准确性，但是如果超出了一定的数量，反而会降低模型的性能。
总之，本文提出的使用隔离音符作为支配性乐器识别的预训练数据的方法是一种有效的方式，可以提高音乐识别任务的准确性。通过深入研究隔离音符的应用，我们有望进一步改进音乐识别系统的性能，提升其在实际应用中的价值。
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