論文の概要: A Transformer Based Pitch Sequence Autoencoder with MIDI Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07758v3
• Date: Mon, 1 Feb 2021 05:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 05:38:55.373913
• Title: A Transformer Based Pitch Sequence Autoencoder with MIDI Augmentation
• Title（参考訳）: MIDI拡張を用いた変圧器型ピッチシーケンスオートエンコーダ
• Authors: Mingshuo Ding, Yinghao Ma
• Abstract要約: 本研究の目的は,MIDIクリップが自動生成仮説に基づいて構成される可能性を示すモデルを得ることである。 実験結果は、CSMT(2020)のデータチャレンジにおける7ドルチームの中で、私たちのモデルが3位にランクされていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent achievements of deep learning automatic music generation algorithms, few approaches have been proposed to evaluate whether a single-track music excerpt is composed by automatons or Homo sapiens. To tackle this problem, we apply a masked language model based on ALBERT for composers classification. The aim is to obtain a model that can suggest the probability a MIDI clip might be composed condition on the auto-generation hypothesis, and which is trained with only AI-composed single-track MIDI. In this paper, the amount of parameters is reduced, two methods on data augmentation are proposed as well as a refined loss function to prevent overfitting. The experiment results show our model ranks $3^{rd}$ in all the $7$ teams in the data challenge in CSMT(2020). Furthermore, this inspiring method could be spread to other music information retrieval tasks that are based on a small dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニング自動音楽生成アルゴリズムの成果にもかかわらず、シングルトラック音楽の抜粋がオートマトンやホモ・サピエンスによって構成されているかどうかを評価するためのアプローチがいくつか提案されている。 この問題に対処するために、ALBERTに基づくマスク付き言語モデルを作曲家分類に適用する。 目的は、MIDIクリップが自動生成仮説に基づいて構成される可能性を示し、AIで構成されたシングルトラックMIDIのみを用いてトレーニングするモデルを得ることである。 本稿では,パラメータの量を削減し,データ拡張に関する2つの手法と,オーバーフィッティングを防止するための洗練された損失関数を提案する。 実験結果は,CSMT(2020)のデータチャレンジにおける7ドルチームすべてにおいて,我々のモデルが$3^{rd}$であることを示している。 さらに、このインスピレーション手法は、小さなデータセットに基づく他の音楽情報検索タスクにも適用することができる。

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