論文の概要: Deep-Learning Architectures for Multi-Pitch Estimation: Towards Reliable Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09198v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 13:52:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-21 14:52:59.985204
• Title: Deep-Learning Architectures for Multi-Pitch Estimation: Towards Reliable Evaluation
• Title（参考訳）: マルチピッチ推定のためのディープラーニングアーキテクチャ:信頼性評価に向けて
• Authors: Christof Wei{\ss}, Geoffroy Peeters
• Abstract要約: マルチピッチ推定は、ポリフォニック録音におけるピッチの同時動作を検出することを目的としている。 本稿では,CNN,U-net構造,自己意図的コンポーネントに基づくアーキテクチャを実現する。 MusicNetとSchubert Winterreiseのデータセットを用いたマルチピッチ推定のために,これらのアーキテクチャのバリエーションを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.599399338954308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting pitch information from music recordings is a challenging but important problem in music signal processing. Frame-wise transcription or multi-pitch estimation aims for detecting the simultaneous activity of pitches in polyphonic music recordings and has recently seen major improvements thanks to deep-learning techniques, with a variety of proposed network architectures. In this paper, we realize different architectures based on CNNs, the U-net structure, and self-attention components. We propose several modifications to these architectures including self-attention modules for skip connections, recurrent layers to replace the self-attention, and a multi-task strategy with simultaneous prediction of the degree of polyphony. We compare variants of these architectures in different sizes for multi-pitch estimation, focusing on Western classical music beyond the piano-solo scenario using the MusicNet and Schubert Winterreise datasets. Our experiments indicate that most architectures yield competitive results and that larger model variants seem to be beneficial. However, we find that these results substantially depend on randomization effects and the particular choice of the training-test split, which questions the claim of superiority for particular architectures given only small improvements. We therefore investigate the influence of dataset splits in the presence of several movements of a work cycle (cross-version evaluation) and propose a best-practice splitting strategy for MusicNet, which weakens the influence of individual test tracks and suppresses overfitting to specific works and recording conditions. A final evaluation on a mixed dataset suggests that improvements on one specific dataset do not necessarily generalize to other scenarios, thus emphasizing the need for further high-quality multi-pitch datasets in order to reliably measure progress in music transcription tasks.
• Abstract（参考訳）: 音楽録音からピッチ情報を抽出することは、音楽信号処理において難しいが重要な問題である。 フレームワイド書き起こしやマルチピッチ推定は,ポリフォニック録音におけるピッチの同時動作を検出することを目的としており,近年,様々なネットワークアーキテクチャを用いたディープラーニング技術により,大きな改善がなされている。 本稿では,cnn,u-net構造,自己着脱成分に基づいて異なるアーキテクチャを実現する。 本稿では,スキップ接続のためのセルフアテンションモジュール,自己アテンションを置換するリカレント層,ポリフォニーの程度を同時予測するマルチタスク戦略など,これらのアーキテクチャの修正を提案する。 マルチピッチ推定のためにこれらのアーキテクチャのバリエーションを比較し,MusicNet と Schubert Winterreise のデータセットを用いたピアノソロシナリオ以外の西洋古典音楽に焦点を当てた。 我々の実験は、ほとんどのアーキテクチャが競争力のある結果をもたらし、より大きなモデル変種が有益であることを示している。 しかし、これらの結果はランダム化効果とトレーニング-テスト分割の特定の選択に大きく依存しており、小さな改善しか与えられていない特定のアーキテクチャの優位性の主張に疑問を呈している。 そこで本研究では,ワークサイクルの複数の動作の有無におけるデータセット分割の影響を調査し(クロスバージョン評価),個々のテストトラックの影響を弱め,特定の作品や記録条件への過剰フィットを抑制するmusicnetのベストプラクティス分割戦略を提案する。 混合データセットの最終的な評価は、ある特定のデータセットの改善が必ずしも他のシナリオに一般化するとは限らないことを示唆しており、音楽の書き起こしタスクの進捗を確実に測定するために、さらに高品質なマルチピッチデータセットの必要性を強調している。

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