論文の概要: A Domain-Knowledge-Inspired Music Embedding Space and a Novel Attention Mechanism for Symbolic Music Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00973v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 05:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 17:44:18.186056
• Title: A Domain-Knowledge-Inspired Music Embedding Space and a Novel Attention Mechanism for Symbolic Music Modeling
• Title（参考訳）: ドメイン知識に基づく音楽埋め込み空間とシンボリック音楽モデリングのための新しい注意機構
• Authors: Z. Guo, J. Kang, D. Herremans
• Abstract要約: バイアス調整された正弦波符号化に基づく記号音楽のための基本音楽埋め込み(FME)を提案する。 提案するFMEを利用して, 相対指数, ピッチ, オンセット埋め込みに基づく新しいアテンション機構を提案する。 RIPO変圧器は最先端の変圧器よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Following the success of the transformer architecture in the natural language domain, transformer-like architectures have been widely applied to the domain of symbolic music recently. Symbolic music and text, however, are two different modalities. Symbolic music contains multiple attributes, both absolute attributes (e.g., pitch) and relative attributes (e.g., pitch interval). These relative attributes shape human perception of musical motifs. These important relative attributes, however, are mostly ignored in existing symbolic music modeling methods with the main reason being the lack of a musically-meaningful embedding space where both the absolute and relative embeddings of the symbolic music tokens can be efficiently represented. In this paper, we propose the Fundamental Music Embedding (FME) for symbolic music based on a bias-adjusted sinusoidal encoding within which both the absolute and the relative attributes can be embedded and the fundamental musical properties (e.g., translational invariance) are explicitly preserved. Taking advantage of the proposed FME, we further propose a novel attention mechanism based on the relative index, pitch and onset embeddings (RIPO attention) such that the musical domain knowledge can be fully utilized for symbolic music modeling. Experiment results show that our proposed model: RIPO transformer which utilizes FME and RIPO attention outperforms the state-of-the-art transformers (i.e., music transformer, linear transformer) in a melody completion task. Moreover, using the RIPO transformer in a downstream music generation task, we notice that the notorious degeneration phenomenon no longer exists and the music generated by the RIPO transformer outperforms the music generated by state-of-the-art transformer models in both subjective and objective evaluations.
• Abstract（参考訳）: 自然言語領域におけるトランスフォーマーアーキテクチャの成功に続いて、最近はシンボリック音楽領域にトランスフォーマーのようなアーキテクチャが広く適用されている。 しかし、シンボリック音楽とテキストは2つの異なるモダリティである。 シンボリック音楽は、絶対的な属性(例えばピッチ)と相対的な属性(例えばピッチ間隔)の両方を含む複数の属性を含む。 これらの相対特性は音楽のモチーフの人間の知覚を形成する。 しかし、これらの重要な相対的属性は、主に既存の記号的音楽モデリング手法では無視されているが、主な理由は、記号的音楽トークンの絶対的および相対的埋め込みを効率的に表現できる、音楽的に意味のある埋め込み空間がないことである。 本稿では,絶対属性と相対属性の両方を組み込むことができるバイアス調整正弦波符号化に基づくシンボリック音楽の基本音楽埋め込み(fme)と,基本音楽特性(例えば,翻訳不変性)を明示的に保存する手法を提案する。 また,提案したFMEを利用して,音楽領域の知識を記号的音楽モデリングに活用できるように,相対指数,ピッチ,オンセット埋め込み(RIPOアテンション)に基づく新たなアテンション機構を提案する。 実験結果から,FME と RIPO に着目した RIPO 変圧器は,メロディ完了作業において最先端の変圧器(音楽変圧器,線形変圧器)よりも優れていた。 さらに、RIPO変換器を下流音楽生成タスクで使用すると、悪名高い再生現象がもはや存在しないことに気付き、RIPO変換器が生成した音楽は、主観的・客観的評価において、最先端の変換器モデルによって生成された音楽より優れる。

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