論文の概要: Structure and Automatic Segmentation of Dhrupad Vocal Bandish Audio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00756v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 10:16:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 07:24:06.745186
• Title: Structure and Automatic Segmentation of Dhrupad Vocal Bandish Audio
• Title（参考訳）: Dhrupad Vocal Bandish Audioの構造と自動セグメンテーション
• Authors: Rohit M. A., Preeti Rao
• Abstract要約: この研究は、バンディッシュ(作曲)演奏の時間とともに変化する音楽的に関係するリズム密度を自動的に検出することに関するものである。 局所的なテンポや関係を検知し,時間的スムースに追従するように訓練されたCNNベースのシステムについて検討する。 これにより、2人の演奏者のリズミカル相互作用の変化を捉えることで、演奏セクションの完全な音楽的記述を得るのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.239082696657876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A Dhrupad vocal concert comprises a composition section that is interspersed with improvised episodes of increased rhythmic activity involving the interaction between the vocals and the percussion. Tracking the changing rhythmic density, in relation to the underlying metric tempo of the piece, thus facilitates the detection and labeling of the improvised sections in the concert structure. This work concerns the automatic detection of the musically relevant rhythmic densities as they change in time across the bandish (composition) performance. An annotated dataset of Dhrupad bandish concert sections is presented. We investigate a CNN-based system, trained to detect local tempo relationships, and follow it with temporal smoothing. We also employ audio source separation as a pre-processing step to the detection of the individual surface densities of the vocals and the percussion. This helps us obtain the complete musical description of the concert sections in terms of capturing the changing rhythmic interaction of the two performers.
• Abstract（参考訳）: Dhrupadボーカルコンサートは、ボーカルとパーカッションとの相互作用を含むリズミカルな活動が増大する即興エピソードに介在する構成部を含む。 曲の土台となる韻律テンポに関連して、リズム密度の変化を追跡することで、コンサート構造における即興セクションの検出とラベリングが容易になる。 この研究は、バンディッシュ(作曲)演奏の時間とともに変化する音楽的に関係するリズム密度を自動的に検出することに関するものである。 Dhrupadバンドのコンサートセクションの注釈付きデータセットが提示される。 局所的なテンポ関係を検知し,時間的スムースに追従するCNNシステムについて検討する。 また,発声者の個人表面密度とパーカッションを検出するための前処理として,音源分離を用いる。 これにより、2人の演奏者のリズミカル相互作用の変化を捉えることで、演奏セクションの完全な音楽的記述が得られる。

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