Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning for MIR Tutorial

論文の概要: Deep Learning for MIR Tutorial

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05266v1
Date: Wed, 15 Jan 2020 12:23:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 07:27:38.027449
Title: Deep Learning for MIR Tutorial
Title（参考訳）: MIRチュートリアルのための深層学習
Authors: Alexander Schindler, Thomas Lidy, Sebastian B\"ock
Abstract要約: このチュートリアルは、広範囲にわたるMIR関連ディープラーニングアプローチをカバーしている。 textbfConvolutional Neural Networksは現在、ディープラーニングベースのオーディオ検索のためのデファクトスタンダードである。 textbfSiamese Networksは音楽類似性検索に特有な音声表現と距離関数の学習に有効であることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Learning has become state of the art in visual computing and continuously emerges into the Music Information Retrieval (MIR) and audio retrieval domain. In order to bring attention to this topic we propose an introductory tutorial on deep learning for MIR. Besides a general introduction to neural networks, the proposed tutorial covers a wide range of MIR relevant deep learning approaches. \textbf{Convolutional Neural Networks} are currently a de-facto standard for deep learning based audio retrieval. \textbf{Recurrent Neural Networks} have proven to be effective in onset detection tasks such as beat or audio-event detection. \textbf{Siamese Networks} have been shown effective in learning audio representations and distance functions specific for music similarity retrieval. We will incorporate both academic and industrial points of view into the tutorial. Accompanying the tutorial, we will create a Github repository for the content presented at the tutorial as well as references to state of the art work and literature for further reading. This repository will remain public after the conference.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングは視覚コンピューティングの最先端技術となり、音楽情報検索(MIR)と音声検索ドメインに継続的に登場している。この話題に注意を向けるために,本論文では,深層学習に関する入門チュートリアルを提案する。ニューラルネットワークの一般的な導入に加えて、提案されたチュートリアルは、幅広いMIR関連ディープラーニングアプローチをカバーしている。 \textbf{convolutional neural networks}は現在、ディープラーニングベースのオーディオ検索のデファクトスタンダードである。 \textbf{Recurrent Neural Networks}は、ビートやオーディオイベント検出などのオンセット検出タスクに有効であることが証明されている。音楽類似性検索に特有な音声表現と距離関数の学習には, <textbf{Siamese Networks} が有効であることが示されている。チュートリアルには学術的視点と産業的視点の両方を取り入れます。チュートリアルに合わせて、チュートリアルで提示されたコンテンツのgithubリポジトリを作成し、さらに読むために、最先端のアートワークや文学への参照も作成します。このリポジトリはカンファレンスの後に公開される。

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