論文の概要: Structural Segmentation and Labeling of Tabla Solo Performances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08790v1
- Date: Wed, 16 Nov 2022 09:34:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 16:52:45.085233
- Title: Structural Segmentation and Labeling of Tabla Solo Performances
- Title（参考訳）: タブラソロ演奏の構造セグメンテーションとラベリング
- Authors: Gowriprasad R, R Aravind, Hema A Murthy
- Abstract要約: タブラ (Tabla) は、北インドの打楽器で、伴奏やソロ演奏のための排他的な楽器として用いられる。
本稿では,タブラ・ソロ・コンサートを音楽的に意味のあるセクションに分割する作業について述べる。
次に、適切なセクションラベルを割り当て、セクションからガラナを認識します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.501680326749515
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tabla is a North Indian percussion instrument used as an accompaniment and an
exclusive instrument for solo performances. Tabla solo is intricate and
elaborate, exhibiting rhythmic evolution through a sequence of homogeneous
sections marked by shared rhythmic characteristics. Each section has a specific
structure and name associated with it. Tabla learning and performance in the
Indian subcontinent is based on stylistic schools called gharana-s. Several
compositions by various composers from different gharana-s are played in each
section. This paper addresses the task of segmenting the tabla solo concert
into musically meaningful sections. We then assign suitable section labels and
recognize gharana-s from the sections. We present a diverse collection of over
38 hours of solo tabla recordings for the task. We motivate the problem and
present different challenges and facets of the tasks. Inspired by the distinct
musical properties of tabla solo, we compute several rhythmic and timbral
features for the segmentation task. This work explores the approach of
automatically locating the significant changes in the rhythmic structure by
analyzing local self-similarity in an unsupervised manner. We also explore
supervised random forest and a convolutional neural network trained on
hand-crafted features. Both supervised and unsupervised approaches are also
tested on a set of held-out recordings. Segmentation of an audio piece into its
structural components and labeling is crucial to many music information
retrieval applications like repetitive structure finding, audio summarization,
and fast music navigation. This work helps us obtain a comprehensive musical
description of the tabla solo concert.
- Abstract（参考訳）: タブラ (Tabla) は、北インドの打楽器で、伴奏やソロ演奏のための排他的な楽器として用いられる。
タブラ・ソロは複雑で精巧で、同質な部分の連続を通してリズム的な進化を示す。
各セクションには、特定の構造とそれに関連する名前がある。
インド亜大陸におけるタブラの学習とパフォーマンスは、ガーラナ・スと呼ばれる様式的な学校に基づいている。
各セクションでは、さまざまなガハラナの作曲家によるいくつかの作品が演奏される。
本稿では、タブラ・ソロ・コンサートを音楽的に意味のあるセクションに分割するタスクについて述べる。
次に、適切なセクションラベルを割り当て、そのセクションからgharana-sを認識します。
タスクのために,38時間を超える単独のタブラ記録の多様なコレクションを提示する。
問題にモチベーションを与え、タスクのさまざまな課題や側面を提示します。
タブラソロの異なる音楽特性に触発されて,セグメンテーションタスクのリズム的特徴と音節的特徴を計算した。
本研究は,局所的自己相似性を教師なしの方法で解析することにより,リズミカル構造の重要な変化を自動的に検出する手法を検討する。
また,教師付きランダムフォレストと,手作りの特徴を訓練した畳み込みニューラルネットワークについても検討した。
教師なしと教師なしの両方のアプローチは、一連の保留記録でもテストされる。
楽曲をその構造成分やラベルに分割することは、繰り返し構造探索、オーディオ要約、高速音楽ナビゲーションといった多くの音楽情報検索アプリケーションにとって重要である。
この作品は、タブラ・ソロ・コンサートの包括的な音楽的説明を得るのに役立ちます。
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