論文の概要: Performer Identification From Symbolic Representation of Music Using Statistical Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02576v1
• Date: Thu, 5 Aug 2021 12:32:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-06 17:25:55.800324
• Title: Performer Identification From Symbolic Representation of Music Using Statistical Models
• Title（参考訳）: 統計的モデルを用いた記号表現による演奏者同定
• Authors: Syed Rifat Mahmud Rafee, Gyorgy Fazekas, Geraint A.~Wiggins
• Abstract要約: 本研究は,9人のヴィルトゥオーソ・ピアニストが個別に行う「B-flat major, D.960」におけるシューベルトのソナタの4つの楽章からなるデータセットについて述べる。 そこで我々は,個々の演奏者のスタイルの特徴を把握できる表現的特徴セットを提案し,抽出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9444242128493845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Music Performers have their own idiosyncratic way of interpreting a musical piece. A group of skilled performers playing the same piece of music would likely to inject their unique artistic styles in their performances. The variations of the tempo, timing, dynamics, articulation etc. from the actual notated music are what make the performers unique in their performances. This study presents a dataset consisting of four movements of Schubert's ``Sonata in B-flat major, D.960" performed by nine virtuoso pianists individually. We proposed and extracted a set of expressive features that are able to capture the characteristics of an individual performer's style. We then present a performer identification method based on the similarity of feature distribution, given a set of piano performances. The identification is done considering each feature individually as well as a fusion of the features. Results show that the proposed method achieved a precision of 0.903 using fusion features. Moreover, the onset time deviation feature shows promising result when considered individually.
• Abstract（参考訳）: Music Performersは、楽曲を解釈する独自の慣用的な方法を持っている。 同じ曲を演奏する熟練したパフォーマーのグループは、彼らの演奏に独自の芸術スタイルを注入する可能性が高い。 テンポ、タイミング、ダイナミクス、調音などのバリエーション。 実際の楽譜から、演奏者が演奏においてユニークなものとなる。 本研究では、9人のヴィルトゥオーゾ・ピアニストがそれぞれ行うシューベルトの「ソナタ」の4つの楽章からなるデータセットについて述べる。 我々は,個々の演奏者のスタイルの特徴を把握できる表現的特徴セットを提案し,抽出した。 次に,ピアノ演奏のセットを与えられた特徴分布の類似性に基づく演奏者識別法を提案する。 それぞれの特徴と特徴の融合を個別に考慮して識別を行う。 その結果, 核融合特性を用いた0.903の精度が得られた。 さらに、このオンセット時間偏差特徴は、個別に考えると有望な結果を示す。

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