論文の概要: FretNet: Continuous-Valued Pitch Contour Streaming for Polyphonic Guitar Tablature Transcription

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03023v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 14:51:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 18:11:49.184484
• Title: FretNet: Continuous-Valued Pitch Contour Streaming for Polyphonic Guitar Tablature Transcription
• Title（参考訳）: FretNet:polyphonic Guitar Tablature Transcriptionのための連続価値ピッチパターンストリーム
• Authors: Frank Cwitkowitz, Toni Hirvonen, Anssi Klapuri
• Abstract要約: GTT(Guitar Tablature Transcription)のような特定の応用では、連続的に評価されたピッチの輪郭を推定することがより意味がある。 連続的に評価されたピッチの輪郭を推定する GTT の定式化について述べる。 提案手法は, MPEの分解能を著しく向上し, ベースラインモデルと競合するタブレート推定結果が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34376560669160383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the task of Automatic Music Transcription (AMT), whereby various attributes of music notes are estimated from audio, has received increasing attention. At the same time, the related task of Multi-Pitch Estimation (MPE) remains a challenging but necessary component of almost all AMT approaches, even if only implicitly. In the context of AMT, pitch information is typically quantized to the nominal pitches of the Western music scale. Even in more general contexts, MPE systems typically produce pitch predictions with some degree of quantization. In certain applications of AMT, such as Guitar Tablature Transcription (GTT), it is more meaningful to estimate continuous-valued pitch contours. Guitar tablature has the capacity to represent various playing techniques, some of which involve pitch modulation. Contemporary approaches to AMT do not adequately address pitch modulation, and offer only less quantization at the expense of more model complexity. In this paper, we present a GTT formulation that estimates continuous-valued pitch contours, grouping them according to their string and fret of origin. We demonstrate that for this task, the proposed method significantly improves the resolution of MPE and simultaneously yields tablature estimation results competitive with baseline models.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声から音符の様々な属性を推定するAMT(Automatic Music Transcription)の課題が注目されている。 同時に、MPE(Multi-Pitch Estimation)という関連するタスクは、たとえ暗黙的にさえも、ほとんど全てのATTアプローチにおいて、難しいが必要なコンポーネントであり続けている。 AMTの文脈では、ピッチ情報は典型的には西洋音楽の音階の音階に量子化される。 より一般的な文脈でも、MPEシステムは典型的にある程度の量子化を伴うピッチ予測を生成する。 AMT(Guitar Tablature Transcription, GTT)の特定の応用においては、連続的に評価されたピッチの輪郭を推定することがより意味がある。 ギター・タブラチュアは様々な演奏技法を表現できる能力を持ち、いくつかはピッチ変調を含む。 AMTの現代的アプローチはピッチ変調に十分対応せず、より多くのモデル複雑さを犠牲にして量子化を減らしている。 本稿では,連続的に値付けられたピッチの輪郭を推定し,その弦や起源のフレットに応じてグループ化するGTTの定式化について述べる。 提案手法は, MPEの分解能を著しく向上し, ベースラインモデルと競合するタブレート推定結果が得られることを示した。

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