論文の概要: A framework to compare music generative models using automatic evaluation metrics extended to rhythm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07669v1
• Date: Tue, 19 Jan 2021 15:04:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 01:01:51.494350
• Title: A framework to compare music generative models using automatic evaluation metrics extended to rhythm
• Title（参考訳）: リズムに拡張された自動評価指標を用いた音楽生成モデルの比較
• Authors: Sebastian Garcia-Valencia, Alejandro Betancourt, Juan G. Lalinde-Pulido
• Abstract要約: 本稿では,前回の研究で提示された,リズムを考慮せず,設計決定を下すための枠組みを取り上げ,単音素音楽作成における2つのrnnメモリセルの性能評価のためにリズムサポートを付加した。 モデルでは,音素変換の処理を考慮し,リズムサポートを付加した幾何学に基づく自動計測値を用いて,生成した楽曲の質を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.2737664640826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To train a machine learning model is necessary to take numerous decisions about many options for each process involved, in the field of sequence generation and more specifically of music composition, the nature of the problem helps to narrow the options but at the same time, some other options appear for specific challenges. This paper takes the framework proposed in a previous research that did not consider rhythm to make a series of design decisions, then, rhythm support is added to evaluate the performance of two RNN memory cells in the creation of monophonic music. The model considers the handling of music transposition and the framework evaluates the quality of the generated pieces using automatic quantitative metrics based on geometry which have rhythm support added as well.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルをトレーニングするには、各プロセス、シーケンス生成、特に音楽作曲の分野において、多くの選択肢について多くの決定を下す必要があるが、問題の性質は選択肢を狭めるのに役立つが、同時に、特定の課題のために他の選択肢が現れる。 本稿では,前回の研究で提示された,リズムを考慮せず,設計決定を下すための枠組みを取り上げ,単音素音楽作成における2つのrnnメモリセルの性能評価のためにリズムサポートを付加した。 モデルでは,音素変換の処理を考慮し,リズムサポートを付加した幾何学に基づく自動計測値を用いて,生成した楽曲の品質を評価する。

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