論文の概要: Unaligned Supervision For Automatic Music Transcription in The Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13668v1
• Date: Thu, 28 Apr 2022 17:31:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 13:12:57.513367
• Title: Unaligned Supervision For Automatic Music Transcription in The Wild
• Title（参考訳）: 音楽の自動書き起こしのためのUnaligned Supervision
• Authors: Ben Maman and Amit H. Bermano
• Abstract要約: NoteEMは、トランクレーバーを同時に訓練し、スコアを対応するパフォーマンスに合わせる方法である。 我々は、MAPSデータセットのSOTAノートレベル精度と、データセット間の評価において好適なマージンを報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-instrument Automatic Music Transcription (AMT), or the decoding of a musical recording into semantic musical content, is one of the holy grails of Music Information Retrieval. Current AMT approaches are restricted to piano and (some) guitar recordings, due to difficult data collection. In order to overcome data collection barriers, previous AMT approaches attempt to employ musical scores in the form of a digitized version of the same song or piece. The scores are typically aligned using audio features and strenuous human intervention to generate training labels. We introduce NoteEM, a method for simultaneously training a transcriber and aligning the scores to their corresponding performances, in a fully-automated process. Using this unaligned supervision scheme, complemented by pseudo-labels and pitch-shift augmentation, our method enables training on in-the-wild recordings with unprecedented accuracy and instrumental variety. Using only synthetic data and unaligned supervision, we report SOTA note-level accuracy of the MAPS dataset, and large favorable margins on cross-dataset evaluations. We also demonstrate robustness and ease of use; we report comparable results when training on a small, easily obtainable, self-collected dataset, and we propose alternative labeling to the MusicNet dataset, which we show to be more accurate. Our project page is available at https://benadar293.github.io
• Abstract（参考訳）: マルチインストゥルメント自動音楽書き起こし(multi-instrument automatic music transcription、amt)は、音楽情報検索の聖杯の一つである。 現在のAMTアプローチは、難しいデータ収集のため、ピアノと(一部)ギター録音に制限されている。 データ収集障壁を克服するために、以前のATTアプローチでは、同じ曲や曲のデジタル版という形で楽譜を取り入れようと試みていた。 スコアは通常、オーディオ機能と、トレーニングラベルを生成するための厳格な人間の介入を使って調整される。 完全自動化プロセスにおいて,トランクレータを同時にトレーニングし,スコアを対応するパフォーマンスに合わせる手法であるNoteEMを導入する。 擬似ラベルとピッチシフト強化を補完するこのアンアライメント・コメンデーション・スキームを用いて,前代未聞の正確さと楽器の多様性を訓練することができる。 合成データと非整合性監視のみを用いて,MAPSデータセットのSOTAノートレベルの精度と,データセット間の評価において良好なマージンを報告した。 我々はまた、ロバストさと使いやすさを実証し、小規模で容易に入手可能な自己収集データセットでのトレーニングで同等の結果を報告し、MusicNetデータセットの代替ラベルを提案し、より正確であることを示す。 私たちのプロジェクトページはhttps://benadar293.github.ioで閲覧できます。

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