Fugu-MT 論文翻訳(概要): Context-aware Automatic Music Transcription

論文の概要: Context-aware Automatic Music Transcription

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16294v1
Date: Wed, 30 Mar 2022 13:36:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-31 19:52:08.264368
Title: Context-aware Automatic Music Transcription
Title（参考訳）: 文脈認識による自動音楽書き起こし
Authors: Federico Simonetta, Stavros Ntalampiras, Federico Avanzini
Abstract要約: 本稿では,文脈関連情報を組み込んだ自動音楽書き起こしシステムを提案する。最先端の心理学研究を動機として,ATTシステムの精度向上手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.957528713294874
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents an Automatic Music Transcription system that incorporates context-related information. Motivated by the state-of-art psychological research, we propose a methodology boosting the accuracy of AMT systems by modeling the adaptations that performers apply to successfully convey their interpretation in any acoustical context. In this work, we show that exploiting the knowledge of the source acoustical context allows reducing the error related to the inference of MIDI velocity. The proposed model structure first extracts the interpretation features and then applies the modeled performer adaptations. Interestingly, such a methodology is extensible in a straightforward way since only slight efforts are required to train completely context-aware AMT models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,文脈関連情報を組み込んだ自動音楽書き起こしシステムを提案する。現状の心理研究によって動機づけられた本研究では,演奏者が任意の音響的文脈で解釈をうまく伝達するために適用する適応をモデル化することにより,ATTシステムの精度を高める手法を提案する。本研究では,音源の音響的文脈の知識を活用すれば,MIDI速度の推測に関する誤差を低減できることを示す。提案したモデル構造はまず解釈特徴を抽出し,モデル化されたパフォーマー適応を適用した。興味深いことに、このような方法論は、完全にコンテキスト対応のAMTモデルをトレーニングするために、わずかな努力しか必要とされないため、簡単に拡張可能である。

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