論文の概要: Polyphonic pitch detection with convolutional recurrent neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02115v1
• Date: Fri, 4 Feb 2022 12:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-07 21:09:08.727426
• Title: Polyphonic pitch detection with convolutional recurrent neural networks
• Title（参考訳）: 畳み込みリカレントニューラルネットワークを用いたポリフォニックピッチ検出
• Authors: Carl Thom\'e, Sven Ahlb\"ack
• Abstract要約: 本研究では,ConvLSTMによるMIDIに音声をストリームするオンラインポリフォニックピッチ検出システムについて概説する。 本システムでは,2007年のMIREXマルチF0開発セットにおいて,ベースーン,クラリネット,フルート,ホルン,オーボエのアンサンブルを83%のF値で測定した。
• 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: Recent directions in automatic speech recognition (ASR) research have shown that applying deep learning models from image recognition challenges in computer vision is beneficial. As automatic music transcription (AMT) is superficially similar to ASR, in the sense that methods often rely on transforming spectrograms to symbolic sequences of events (e.g. words or notes), deep learning should benefit AMT as well. In this work, we outline an online polyphonic pitch detection system that streams audio to MIDI by ConvLSTMs. Our system achieves state-of-the-art results on the 2007 MIREX multi-F0 development set, with an F-measure of 83\% on the bassoon, clarinet, flute, horn and oboe ensemble recording without requiring any musical language modelling or assumptions of instrument timbre.
• Abstract（参考訳）: 近年の音声認識(ASR)研究の方向性は,コンピュータビジョンにおける画像認識課題からのディープラーニングモデルの適用が有用であることを示している。 自動音楽書き起こし(AMT)はASRと表面的には似ているため、手法がしばしば事象のシンボリックシーケンス(例えば、単語や音符)への分光図の変換に依存しているため、深層学習もATTの恩恵を受けるべきである。 本研究では,ConvLSTMによるMIDIに音声をストリームするオンラインポリフォニックピッチ検出システムについて概説する。 楽器の音色をモデル化したり仮定したりすることなく, ベースーン, クラリネット, フルート, ホルン, オーボエのアンサンブル記録に83%のF測定を施し, 2007年MIREXマルチF0開発セットの最先端結果を得た。

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