論文の概要: BERT-like Pre-training for Symbolic Piano Music Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05223v2
• Date: Sun, 14 Apr 2024 03:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 14:48:42.519228
• Title: BERT-like Pre-training for Symbolic Piano Music Classification Tasks
• Title（参考訳）: シンボリックピアノの分類課題に対するBERTライクな事前学習
• Authors: Yi-Hui Chou, I-Chun Chen, Chin-Jui Chang, Joann Ching, Yi-Hsuan Yang,
• Abstract要約: 本稿では,BERT (Bidirectional Representations from Transformers) を用いたシンボリックピアノ音楽分類のベンチマーク研究について述べる。 BERT手法を用いて2つの12層トランスフォーマーモデルを事前訓練し、4つの下流分類タスクでそれらを微調整する。 評価の結果,BERTアプローチはリカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースラインよりも高い分類精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.02723006489356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article presents a benchmark study of symbolic piano music classification using the masked language modelling approach of the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Specifically, we consider two types of MIDI data: MIDI scores, which are musical scores rendered directly into MIDI with no dynamics and precisely aligned with the metrical grid notated by its composer and MIDI performances, which are MIDI encodings of human performances of musical scoresheets. With five public-domain datasets of single-track piano MIDI files, we pre-train two 12-layer Transformer models using the BERT approach, one for MIDI scores and the other for MIDI performances, and fine-tune them for four downstream classification tasks. These include two note-level classification tasks (melody extraction and velocity prediction) and two sequence-level classification tasks (style classification and emotion classification). Our evaluation shows that the BERT approach leads to higher classification accuracy than recurrent neural network (RNN)-based baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変換器による双方向エンコーダ表現(BERT)のマスク付き言語モデリングアプローチを用いて,記号的ピアノ音楽分類のベンチマーク研究を行う。 特に、MIDIデータには、動的にMIDIに直接描画された楽譜であるMIDIスコアと、音楽楽譜の人間の演奏のMIDI符号化であるMIDIパフォーマンスとを正確に一致させるMIDIスコアとがある。 単トラックピアノMIDIファイルのパブリックドメインデータセットを5つ用意し,BERTアプローチによる2つの12層トランスフォーマーモデル,MIDIスコアのための1つ,MIDIパフォーマンスのための1つ,および4つの下流分類タスクのための微調整を行う。 これには、2つのメモレベル分類タスク(メロディ抽出と速度予測)と2つのシーケンスレベル分類タスク(スタイル分類と感情分類)が含まれる。 評価の結果,BERTアプローチはリカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースラインよりも高い分類精度が得られた。

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