論文の概要: Improving Music Performance Assessment with Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01711v1
- Date: Tue, 3 Aug 2021 19:24:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-06 01:09:51.688312
- Title: Improving Music Performance Assessment with Contrastive Learning
- Title（参考訳）: コントラスト学習による音楽演奏評価の改善
- Authors: Pavan Seshadri, Alexander Lerch
- Abstract要約: 本研究では,既存のMPAシステムを改善するための潜在的手法として,コントラスト学習について検討する。
畳み込みニューラルネットワークに適用された回帰タスクに適した重み付きコントラスト損失を導入する。
この結果から,MPA回帰タスクにおいて,コントラッシブ・ベースの手法がSoTA性能に適合し,超越できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.8942067357231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Several automatic approaches for objective music performance assessment (MPA)
have been proposed in the past, however, existing systems are not yet capable
of reliably predicting ratings with the same accuracy as professional judges.
This study investigates contrastive learning as a potential method to improve
existing MPA systems. Contrastive learning is a widely used technique in
representation learning to learn a structured latent space capable of
separately clustering multiple classes. It has been shown to produce state of
the art results for image-based classification problems. We introduce a
weighted contrastive loss suitable for regression tasks applied to a
convolutional neural network and show that contrastive loss results in
performance gains in regression tasks for MPA. Our results show that
contrastive-based methods are able to match and exceed SoTA performance for MPA
regression tasks by creating better class clusters within the latent space of
the neural networks.
- Abstract（参考訳）: これまで,MPA(Objective Music Performance Assessment)に対するいくつかの自動的アプローチが提案されてきたが,既存のシステムでは,専門家の判断と同等の精度で評価を確実に予測することはできない。
本研究では,既存のMPAシステムを改善するための潜在的手法として,コントラスト学習について検討する。
コントラスト学習は、複数のクラスを別々にクラスタリングできる構造化潜在空間を学ぶために、表現学習において広く使われる手法である。
画像に基づく分類問題に対する技術結果の状態を提示することが示されている。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークに適用した回帰タスクに適した重み付きコントラスト損失を導入し,比較損失がmpaの回帰タスクの性能向上をもたらすことを示す。
提案手法は,ニューラルネットワークの潜在空間内によりよいクラスクラスタを作成することで,mpa回帰タスクのsoma性能と一致し,その性能を上回ることができることを示す。
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