Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Channel Automatic Music Transcription Using Tensor Algebra

論文の概要: Multi-Channel Automatic Music Transcription Using Tensor Algebra

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11250v1
Date: Fri, 23 Jul 2021 14:07:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-26 16:22:14.199998
Title: Multi-Channel Automatic Music Transcription Using Tensor Algebra
Title（参考訳）: テンソル代数を用いたマルチチャネル自動音楽転写
Authors: Marmoret Axel, Bertin Nancy, Cohen Jeremy
Abstract要約: 本報告は,既存の音楽の書き起こし技術を開発することを目的としている。また、マルチチャンネル自動音楽書き起こしの概念も導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Music is an art, perceived in unique ways by every listener, coming from acoustic signals. In the meantime, standards as musical scores exist to describe it. Even if humans can make this transcription, it is costly in terms of time and efforts, even more with the explosion of information consecutively to the rise of the Internet. In that sense, researches are driven in the direction of Automatic Music Transcription. While this task is considered solved in the case of single notes, it is still open when notes superpose themselves, forming chords. This report aims at developing some of the existing techniques towards Music Transcription, particularly matrix factorization, and introducing the concept of multi-channel automatic music transcription. This concept will be explored with mathematical objects called tensors.
Abstract（参考訳）: 音楽は芸術であり、すべてのリスナーによって独特な方法で知覚され、音響信号から来る。その間、音楽の楽譜としての基準が存在している。たとえ人間がこの書き起こしができるとしても、時間と努力の面ではコストがかかる。その意味では、研究は音楽の自動転写の方向に向けられている。単音符の場合、このタスクは解決されると考えられるが、音符が自身を重ね合わせ、和音を形成するときはまだ開いている。本報告は,既存の音楽転写技術,特に行列分解技術を開発し,マルチチャンネル自動音楽転写の概念を導入することを目的とする。この概念はテンソルと呼ばれる数学的対象で探求される。

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