Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modeling Musical Onset Probabilities via Neural Distribution Learning

論文の概要: Modeling Musical Onset Probabilities via Neural Distribution Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03559v1
Date: Mon, 10 Feb 2020 05:38:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-02 09:48:22.756921
Title: Modeling Musical Onset Probabilities via Neural Distribution Learning
Title（参考訳）: 神経分布学習による音楽入力確率のモデル化
Authors: Jaesung Huh, Egil Martinsson, Adrian Kim, Jung-Woo Ha
Abstract要約: 音楽のオンセット検出は、TTE(Time-to-event)またはTSE(Time-since-event)予測タスクとして定式化することができる。本稿では, 逐次密度予測モデルを導入して, オンセットの確率をモデル化する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.094116617743962
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Musical onset detection can be formulated as a time-to-event (TTE) or time-since-event (TSE) prediction task by defining music as a sequence of onset events. Here we propose a novel method to model the probability of onsets by introducing a sequential density prediction model. The proposed model estimates TTE & TSE distributions from mel-spectrograms using convolutional neural networks (CNNs) as a density predictor. We evaluate our model on the Bock dataset show-ing comparable results to previous deep-learning models.
Abstract（参考訳）: オンセット検出は、音楽をオンセットイベントのシーケンスとして定義することで、tse(time-to-event)またはtse(time-from-event)予測タスクとして定式化することができる。本稿では,逐次密度予測モデルを導入することにより,入力確率をモデル化する新しい手法を提案する。提案モデルでは,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を密度予測器として,メル-スペクトログラムからTTEおよびTSE分布を推定する。ボックデータセットのモデルを評価すると,従来のディープラーニングモデルと比較した結果が得られる。

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