Fugu-MT 論文翻訳(概要): ReconVAT: A Semi-Supervised Automatic Music Transcription Framework for Low-Resource Real-World Data

論文の概要: ReconVAT: A Semi-Supervised Automatic Music Transcription Framework for Low-Resource Real-World Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04954v1
Date: Sun, 11 Jul 2021 03:25:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-14 05:16:02.681181
Title: ReconVAT: A Semi-Supervised Automatic Music Transcription Framework for Low-Resource Real-World Data
Title（参考訳）: ReconVAT:低リソース実世界のデータのための半スーパービジョン自動音楽書き起こしフレームワーク
Authors: Kin Wai Cheuk, Dorien Herremans, Li Su
Abstract要約: 本稿では,膨大な量の未収録楽曲を活用すべく,半教師付きフレームワークReconVATを提案する。 ReconVATはMAPSやMusicNetといった一般的なベンチマークデータセットで競合する結果を得る。提案するフレームワークは,実世界のアプリケーションで有用な新しいデータに対する連続学習の可能性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.633673212059632
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Most of the current supervised automatic music transcription (AMT) models lack the ability to generalize. This means that they have trouble transcribing real-world music recordings from diverse musical genres that are not presented in the labelled training data. In this paper, we propose a semi-supervised framework, ReconVAT, which solves this issue by leveraging the huge amount of available unlabelled music recordings. The proposed ReconVAT uses reconstruction loss and virtual adversarial training. When combined with existing U-net models for AMT, ReconVAT achieves competitive results on common benchmark datasets such as MAPS and MusicNet. For example, in the few-shot setting for the string part version of MusicNet, ReconVAT achieves F1-scores of 61.0% and 41.6% for the note-wise and note-with-offset-wise metrics respectively, which translates into an improvement of 22.2% and 62.5% compared to the supervised baseline model. Our proposed framework also demonstrates the potential of continual learning on new data, which could be useful in real-world applications whereby new data is constantly available.
Abstract（参考訳）: 現在のsupervised automatic music transcription (amt) モデルは、ほとんどが一般化することができない。これは、ラベル付きトレーニングデータに表示されない様々な音楽ジャンルから実際の音楽録音を翻訳するのに苦労していることを意味する。本稿では,膨大な量の未収録楽曲を活用できる半教師付きフレームワークReconVATを提案する。提案手法は再構成損失と仮想敵訓練を用いる。 AMTの既存のU-netモデルと組み合わせると、ReconVATはMAPSやMusicNetといった一般的なベンチマークデータセットで競合する結果が得られる。例えば、MusicNetの文字列部分バージョンの数ショット設定では、ReconVATはノートワイドとノートウィザードのメトリクスでそれぞれ61.0%と41.6%のF1スコアを達成しており、教師付きベースラインモデルと比較して22.2%と62.5%の改善となっている。提案するフレームワークでは,新たなデータに対する継続的な学習の可能性も示している。

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