論文の概要: DadaGP: A Dataset of Tokenized GuitarPro Songs for Sequence Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14653v1
- Date: Fri, 30 Jul 2021 14:21:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-02 14:51:10.626446
- Title: DadaGP: A Dataset of Tokenized GuitarPro Songs for Sequence Models
- Title(参考訳): DadaGP:シーケンスモデルのためのTokenized GuitarProのデータセット
- Authors: Pedro Sarmento, Adarsh Kumar, CJ Carr, Zack Zukowski, Mathieu Barthet,
Yi-Hsuan Yang
- Abstract要約: DadaGPは739のジャンルをカバーするGuitarProフォーマットの26,181曲からなる新しいシンボリック・ミュージック・データセットである。
DadaGPは、GuitarProファイルをトークンとバックに変換するエンコーダ/デコーダと共にリリースされた。
本稿では,DadaGPを用いてトランスフォーマーモデルを用いてGuitarProフォーマットで新しい曲を生成するユースケースについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.15855175804765
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Originating in the Renaissance and burgeoning in the digital era, tablatures
are a commonly used music notation system which provides explicit
representations of instrument fingerings rather than pitches. GuitarPro has
established itself as a widely used tablature format and software enabling
musicians to edit and share songs for musical practice, learning, and
composition. In this work, we present DadaGP, a new symbolic music dataset
comprising 26,181 song scores in the GuitarPro format covering 739 musical
genres, along with an accompanying tokenized format well-suited for generative
sequence models such as the Transformer. The tokenized format is inspired by
event-based MIDI encodings, often used in symbolic music generation models. The
dataset is released with an encoder/decoder which converts GuitarPro files to
tokens and back. We present results of a use case in which DadaGP is used to
train a Transformer-based model to generate new songs in GuitarPro format. We
discuss other relevant use cases for the dataset (guitar-bass transcription,
music style transfer and artist/genre classification) as well as ethical
implications. DadaGP opens up the possibility to train GuitarPro score
generators, fine-tune models on custom data, create new styles of music,
AI-powered songwriting apps, and human-AI improvisation.
- Abstract(参考訳): デジタル時代のルネッサンスと急成長を起源とするタブラチュアは、ピッチではなく楽器の指の明示的な表現を提供する、一般的に使用される音楽表記システムである。
GuitarProは、音楽の練習、学習、作曲のための曲の編集と共有を可能にする、広く使われている表形式とソフトウェアとして確立されている。
本稿では,739種類の音楽ジャンルをカバーするギタープロ形式の26,181曲からなる新たなシンボリック・ミュージック・データセットdadagpと,トランスフォーマなどの生成シーケンスモデルに適したトークン化されたフォーマットを提案する。
トークン化されたフォーマットは、しばしばシンボリック音楽生成モデルで使用されるイベントベースのMIDIエンコーディングにインスパイアされている。
データセットは、GuitarProファイルをトークンとバックに変換するエンコーダ/デコーダでリリースされる。
本稿では,DadaGPを用いてトランスフォーマーモデルを用いてGuitarProフォーマットで新しい曲を生成するユースケースについて述べる。
データセットの他の関連するユースケース(guitar-bass transcription, music style transfer, artist/genre classification)と倫理的意味合いについて論じる。
DadaGPは、GuitarProスコアジェネレータのトレーニング、カスタムデータによる微調整モデルの作成、新しいスタイルの音楽作成、AIによる曲書きアプリ、人間とAIの即興性などを可能にする。
関連論文リスト
- SongGen: A Single Stage Auto-regressive Transformer for Text-to-Song Generation [75.86473375730392]
SongGenは、コントロール可能な曲を生成するための、完全なオープンソースでシングルステージの自動回帰トランスフォーマーである。
音声と伴奏の混合を生成する混合モードと、それらを別々に合成するデュアルトラックモードの2つの出力モードをサポートする。
コミュニティの関与と今後の研究を促進するため、私たちは、モデルの重み付け、トレーニングコード、注釈付きデータ、前処理パイプラインをリリースします。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-18T18:52:21Z) - MIDI-to-Tab: Guitar Tablature Inference via Masked Language Modeling [6.150307957212576]
シンボリックギターのタブリング推定のための新しいディープラーニングソリューションを提案する。
我々は、文字列に音符を割り当てるために、マスク付き言語モデリングパラダイムでエンコーダ・デコーダ変換モデルを訓練する。
このモデルは、まず25K以上のタブチュアのデータセットであるDadaGPで事前トレーニングされ、その後、プロが書き起こしたギター演奏のキュレートセットで微調整される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-09T12:25:23Z) - A Novel Bi-LSTM And Transformer Architecture For Generating Tabla Music [2.062778014412626]
インド古典音楽、特にタブラ音楽を生成する方法が提案されている。
アテンションアプローチとトランスフォーマーモデルを備えた新しいBi-LSTMを抽出した特徴とラベルに基づいて訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-06T16:15:02Z) - Modeling Bends in Popular Music Guitar Tablatures [49.64902130083662]
タブラチュア表記はポピュラー音楽で広く使われ、ギター音楽のコンテンツの書き起こしや共有に使われている。
本論文は,音符のピッチを段階的にシフトできる屈曲に着目し,離散的な指板の物理的制限を回避する。
ポピュラー音楽の932個のリードギタータブラのコーパス上で実験を行い、決定木がF1スコア0.71と限られた偽陽性予測量で屈曲の発生をうまく予測することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T07:50:58Z) - ProgGP: From GuitarPro Tablature Neural Generation To Progressive Metal
Production [0.0]
この作業は、173のプログレッシブメタル曲のカスタムデータセットであるProgGP上で、事前訓練されたトランスフォーマーモデルを微調整することで拡張する。
私たちのモデルは、複数のギター、ベースギター、ドラム、ピアノ、オーケストラのパーツを生成することができます。
そこで本研究では,プログレッシブ・メタル・ソングを制作するためのツールとして,人間のメタル・プロデューサによって完全生産・混合されたツールとして,モデルの価値を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-11T15:19:47Z) - Simple and Controllable Music Generation [94.61958781346176]
MusicGenは単一の言語モデル(LM)であり、圧縮された離散的な音楽表現、すなわちトークンの複数のストリームで動作する。
以前の作業とは異なり、MusicGenはシングルステージのトランスフォーマーLMと効率的なトークンインターリービングパターンで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T15:31:05Z) - GTR-CTRL: Instrument and Genre Conditioning for Guitar-Focused Music
Generation with Transformers [14.025337055088102]
ギタータブ音楽生成にはDadaGPデータセット,GuitarProでは26万曲以上のコーパス,トークンフォーマットなどを用いています。
所望の楽器やジャンルに基づいてギタータブを生成するために,Transformer-XLディープラーニングモデルを条件付ける手法を提案する。
その結果、GTR-CTRL法は、無条件モデルよりもギター中心のシンボリック・ミュージック・ジェネレーションの柔軟性と制御性が高いことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T17:43:03Z) - Melody transcription via generative pre-training [86.08508957229348]
メロディの書き起こしの鍵となる課題は、様々な楽器のアンサンブルや音楽スタイルを含む幅広いオーディオを処理できる方法を構築することである。
この課題に対処するために、広帯域オーディオの生成モデルであるJukebox(Dhariwal et al. 2020)の表現を活用する。
広義音楽のクラウドソースアノテーションから50ドル(約5,400円)のメロディ書き起こしを含む新しいデータセットを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-04T18:09:23Z) - A Dataset for Greek Traditional and Folk Music: Lyra [69.07390994897443]
本稿では,80時間程度で要約された1570曲を含むギリシャの伝統音楽と民俗音楽のデータセットについて述べる。
このデータセットにはYouTubeのタイムスタンプ付きリンクが組み込まれており、オーディオやビデオの検索や、インスツルメンテーション、地理、ジャンルに関する豊富なメタデータ情報が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T14:15:43Z) - POP909: A Pop-song Dataset for Music Arrangement Generation [10.0454303747519]
POP909はプロのミュージシャンが作成した909曲のピアノ編曲の複数バージョンを含むデータセットである。
データセットの本体は、音声メロディ、リード楽器メロディ、および元のオーディオファイルに整列したMIDIフォーマットで各曲のピアノ伴奏を含む。
我々はテンポ、ビート、キー、コードなどのアノテーションを提供し、テンポ曲線は手作業でラベル付けされ、その他はMIRアルゴリズムによって行われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T08:08:14Z) - Foley Music: Learning to Generate Music from Videos [115.41099127291216]
Foley Musicは、楽器を演奏する人々に関するサイレントビデオクリップのために、可愛らしい音楽を合成できるシステムだ。
まず、ビデオから音楽生成に成功するための2つの重要な中間表現、すなわち、ビデオからのボディーキーポイントと、オーディオ録音からのMIDIイベントを識別する。
身体の動きに応じてMIDIイベントシーケンスを正確に予測できるグラフ$-$Transformerフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-21T17:59:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。