論文の概要: Polyphonic Piano Transcription Using Autoregressive Multi-State Note Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01104v1
• Date: Fri, 2 Oct 2020 17:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 02:42:01.615225
• Title: Polyphonic Piano Transcription Using Autoregressive Multi-State Note Model
• Title（参考訳）: 自己回帰型マルチステートノートモデルを用いたポリフォニックピアノの転写
• Authors: Taegyun Kwon, Dasaem Jeong and Juhan Nam
• Abstract要約: 単一損失関数を持つソフトマックス出力として複数の音符状態が予測される統一ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案モデルでは,パラメータの少ない最先端技術に匹敵する性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.65616155956618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in polyphonic piano transcription have been made primarily by a deliberate design of neural network architectures that detect different note states such as onset or sustain and model the temporal evolution of the states. The majority of them, however, use separate neural networks for each note state, thereby optimizing multiple loss functions, and also they handle the temporal evolution of note states by abstract connections between the state-wise neural networks or using a post-processing module. In this paper, we propose a unified neural network architecture where multiple note states are predicted as a softmax output with a single loss function and the temporal order is learned by an auto-regressive connection within the single neural network. This compact model allows to increase note states without architectural complexity. Using the MAESTRO dataset, we examine various combinations of multiple note states including on, onset, sustain, re-onset, offset, and off. We also show that the autoregressive module effectively learns inter-state dependency of notes. Finally, we show that our proposed model achieves performance comparable to state-of-the-arts with fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: ポリフォニックピアノの書き起こしの最近の進歩は、主に、状態の時間的進化の開始や維持、モデル化といった異なる音符状態を検出するニューラルネットワークアーキテクチャを意図的に設計することによる。 しかし、大多数は個々のノート状態に別々のニューラルネットワークを使用し、それによって複数の損失関数を最適化し、ステートワイドニューラルネットワーク間の抽象的な接続や後処理モジュールを使用することで、ノート状態の時間的進化を処理する。 本稿では,単一損失関数を持つソフトマックス出力として複数の音符状態が予測され,単一ニューラルネットワーク内の自己回帰接続によって時間順序が学習される統一ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 このコンパクトモデルは、アーキテクチャの複雑さなしにメモ状態を増やすことができる。 MAESTROデータセットを用いて、オン、オンセット、サスペンション、再オンセット、オフセット、オフを含む複数のノート状態の組み合わせを調べる。 また,オートレグレッシブモジュールがノートの州間依存性を効果的に学習することを示す。 最後に,提案モデルが,パラメータの少ない最先端技術に匹敵する性能を実現することを示す。

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