論文の概要: Signal-domain representation of symbolic music for learning embedding spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03454v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 06:36:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 13:31:04.679492
• Title: Signal-domain representation of symbolic music for learning embedding spaces
• Title（参考訳）: 埋め込み空間学習のための記号音楽の信号領域表現
• Authors: Mathieu Prang (IRCAM), Philippe Esling
• Abstract要約: 本稿では,ポリフォニック楽譜を連続信号に変換するシンボリック音楽データの新しい表現を提案する。 信号ライクな表現は、より良い再構築と不整合性をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A key aspect of machine learning models lies in their ability to learn efficient intermediate features. However, the input representation plays a crucial role in this process, and polyphonic musical scores remain a particularly complex type of information. In this paper, we introduce a novel representation of symbolic music data, which transforms a polyphonic score into a continuous signal. We evaluate the ability to learn meaningful features from this representation from a musical point of view. Hence, we introduce an evaluation method relying on principled generation of synthetic data. Finally, to test our proposed representation we conduct an extensive benchmark against recent polyphonic symbolic representations. We show that our signal-like representation leads to better reconstruction and disentangled features. This improvement is reflected in the metric properties and in the generation ability of the space learned from our signal-like representation according to music theory properties.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの重要な側面は、効率的な中間機能を学ぶ能力にある。 しかし、この過程において入力表現は重要な役割を担い、ポリフォニック楽譜は特に複雑な種類の情報である。 本稿では,ポリフォニック楽譜を連続信号に変換するシンボリック音楽データの新しい表現を提案する。 この表現から有意義な特徴を音楽的な観点から学習する能力を評価する。 そこで本研究では,合成データの原理的生成に基づく評価手法を提案する。 最後に、提案する表現をテストするために、最近のポリフォニックシンボリック表現に対する広範なベンチマークを行う。 信号ライクな表現は、より良い再構築と不整合性をもたらすことを示す。 この改善は、音楽理論の特性に基づいて、信号のような表現から学習した空間の計量特性と生成能力に反映される。

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