論文の概要: SampleMatch: Drum Sample Retrieval by Musical Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01141v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 21:10:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-03 13:50:13.580777
• Title: SampleMatch: Drum Sample Retrieval by Musical Context
• Title（参考訳）: samplematch: 音楽的文脈によるドラムサンプル検索
• Authors: Stefan Lattner
• Abstract要約: データから学習した審美的原理に基づく自動ドラムサンプル検索について検討する。 我々は、コントラスト学習を用いて、ミックスと同じ曲に由来するドラムサンプルのスコアを最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern digital music production typically involves combining numerous acoustic elements to compile a piece of music. Important types of such elements are drum samples, which determine the characteristics of the percussive components of the piece. Artists must use their aesthetic judgement to assess whether a given drum sample fits the current musical context. However, selecting drum samples from a potentially large library is tedious and may interrupt the creative flow. In this work, we explore the automatic drum sample retrieval based on aesthetic principles learned from data. As a result, artists can rank the samples in their library by fit to some musical context at different stages of the production process (i.e., by fit to incomplete song mixtures). To this end, we use contrastive learning to maximize the score of drum samples originating from the same song as the mixture. We conduct a listening test to determine whether the human ratings match the automatic scoring function. We also perform objective quantitative analyses to evaluate the efficacy of our approach.
• Abstract（参考訳）: 現代のデジタル音楽制作は通常、多数の音響要素を組み合わせて楽曲を合成する。 このような要素の重要なタイプはドラムサンプルであり、曲の打楽器成分の特徴を決定する。 アーティストは、あるドラムサンプルが現在の音楽的文脈に合うかどうかを評価するために、審美的判断を使わなければならない。 しかし、潜在的に大きなライブラリからドラムサンプルを選択するのは面倒で、創造的な流れを中断する可能性がある。 本研究では,データから学習した美的原理に基づく自動ドラムサンプル検索について検討する。 結果として、アーティストは、制作過程の異なる段階(すなわち、不完全な曲の混合に適合する)の音楽的文脈に合わせて、ライブラリ内のサンプルをランク付けすることができる。 この目的のために、コントラスト学習を用いて、ミックスと同じ曲に由来するドラムサンプルのスコアを最大化する。 評価が自動スコアリング機能に合致するかどうかを判断するために聞き取りテストを行う。 また,本手法の有効性を評価するために客観的な定量的分析を行った。

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