論文の概要: Automatic Lyrics Transcription using Dilated Convolutional Neural Networks with Self-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06486v2
• Date: Fri, 24 Jul 2020 15:26:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 23:33:44.591327
• Title: Automatic Lyrics Transcription using Dilated Convolutional Neural Networks with Self-Attention
• Title（参考訳）: 自己注意型拡張畳み込みニューラルネットワークによる歌詞の自動転写
• Authors: Emir Demirel, Sven Ahlback, Simon Dixon
• Abstract要約: モノフォニックカラオケ記録における自己注意による畳み込み時間遅延ニューラルネットワークの訓練を行った。 本システムでは,歌詞の自動書き起こしにおける最先端の大幅な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.232541198648159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Speech recognition is a well developed research field so that the current state of the art systems are being used in many applications in the software industry, yet as by today, there still does not exist such robust system for the recognition of words and sentences from singing voice. This paper proposes a complete pipeline for this task which may commonly be referred as automatic lyrics transcription (ALT). We have trained convolutional time-delay neural networks with self-attention on monophonic karaoke recordings using a sequence classification objective for building the acoustic model. The dataset used in this study, DAMP - Sing! 300x30x2 [1] is filtered to have songs with only English lyrics. Different language models are tested including MaxEnt and Recurrent Neural Networks based methods which are trained on the lyrics of pop songs in English. An in-depth analysis of the self-attention mechanism is held while tuning its context width and the number of attention heads. Using the best settings, our system achieves notable improvement to the state-of-the-art in ALT and provides a new baseline for the task.
• Abstract（参考訳）: 音声認識は先進的な研究分野であり、ソフトウェア産業において現在の技術システムが多くの応用に使われているが、今日まで、歌声から単語や文を認識するための強固なシステムは存在していない。 本稿では,このタスクの完全なパイプラインを提案し,これをALT(Automatic lyrics transcription)と呼ぶ。 我々は,音響モデル構築のためのシーケンス分類手法を用いて,自己注意型畳み込み時間遅延ニューラルネットワークをモノフォニックカラオケ録音に訓練した。 この研究で使用されたデータセット、DAMP - Sing! 300x30x2[1]は、英語のみの歌詞を持つようにフィルタリングされる。 英語のポップソングの歌詞に基づいて訓練されたMaxEntやRecurrent Neural Networksなど、さまざまな言語モデルがテストされている。 コンテキスト幅とアテンションヘッドの数を調整しながら、自己注意機構の奥行き分析を行う。 最適設定を用いて,ALTにおける最先端技術の改善を実現し,タスクの新たなベースラインを提供する。

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