論文の概要: A Dataset for Greek Traditional and Folk Music: Lyra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11479v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 14:15:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 23:39:12.636043
• Title: A Dataset for Greek Traditional and Folk Music: Lyra
• Title（参考訳）: ギリシャの伝統音楽と民俗音楽のデータセット:Lyra
• Authors: Charilaos Papaioannou, Ioannis Valiantzas, Theodoros Giannakopoulos, Maximos Kaliakatsos-Papakostas, Alexandros Potamianos
• Abstract要約: 本稿では,80時間程度で要約された1570曲を含むギリシャの伝統音楽と民俗音楽のデータセットについて述べる。 このデータセットにはYouTubeのタイムスタンプ付きリンクが組み込まれており、オーディオやビデオの検索や、インスツルメンテーション、地理、ジャンルに関する豊富なメタデータ情報が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.07390994897443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Studying under-represented music traditions under the MIR scope is crucial, not only for developing novel analysis tools, but also for unveiling musical functions that might prove useful in studying world musics. This paper presents a dataset for Greek Traditional and Folk music that includes 1570 pieces, summing in around 80 hours of data. The dataset incorporates YouTube timestamped links for retrieving audio and video, along with rich metadata information with regards to instrumentation, geography and genre, among others. The content has been collected from a Greek documentary series that is available online, where academics present music traditions of Greece with live music and dance performance during the show, along with discussions about social, cultural and musicological aspects of the presented music. Therefore, this procedure has resulted in a significant wealth of descriptions regarding a variety of aspects, such as musical genre, places of origin and musical instruments. In addition, the audio recordings were performed under strict production-level specifications, in terms of recording equipment, leading to very clean and homogeneous audio content. In this work, apart from presenting the dataset in detail, we propose a baseline deep-learning classification approach to recognize the involved musicological attributes. The dataset, the baseline classification methods and the models are provided in public repositories. Future directions for further refining the dataset are also discussed.
• Abstract（参考訳）: MIRの範囲で表現されていない音楽の伝統を研究することは、新しい分析ツールを開発するだけでなく、世界音楽を研究する上で有用な音楽機能を公開するためにも重要である。 本稿では,80時間程度で要約した1570曲を含むギリシャの伝統音楽と民俗音楽のデータセットを提案する。 データセットには、youtubeのタイムスタンプ付きリンクが組み込まれており、オーディオやビデオの検索、インスツルメンテーション、地理、ジャンルなどに関する豊富なメタデータ情報が含まれている。 この内容は、ギリシャのドキュメンタリーシリーズから収集され、研究者がギリシャの音楽の伝統をライブ音楽とダンスの演奏で紹介し、提示された音楽の社会的、文化的、音楽学的側面について議論する。 そのため、音楽のジャンル、起源の場所、楽器など、様々な側面に関する記述が豊富に行われている。 さらに、録音装置に関して厳格な生産レベルの仕様の下で録音が行われ、非常に清潔で均質なオーディオコンテンツに繋がった。 本研究は,データセットの詳細な提示とは別に,関連する音楽的属性を認識するためのベースライン深層学習分類手法を提案する。 データセット、ベースライン分類方法、およびモデルがパブリックリポジトリで提供される。 データセットをさらに洗練するための今後の方向性についても論じる。

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