論文の概要: jazznet: A Dataset of Fundamental Piano Patterns for Music Audio Machine
Learning Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08632v1
- Date: Fri, 17 Feb 2023 00:13:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 16:14:31.035761
- Title: jazznet: A Dataset of Fundamental Piano Patterns for Music Audio Machine
Learning Research
- Title(参考訳): jazznet: 音楽オーディオ機械学習研究のための基本的ピアノパターンのデータセット
- Authors: Tosiron Adegbija
- Abstract要約: ジャズネットデータセットには、コード、アルペジオ、スケール、コード進行を含む162520のラベル付きピアノパターンが含まれている。
論文では、データセットの構成、生成、生成を説明し、オープンソースのパターンジェネレータを提示する。
このデータセットは、畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN)とディープ畳み込みニューラルネットワークを用いて、研究者がMIRタスクに挑戦するための新しいモデルをベンチマークするのに役立つことを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9697051524971743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper introduces the jazznet Dataset, a dataset of fundamental jazz
piano music patterns for developing machine learning (ML) algorithms in music
information retrieval (MIR). The dataset contains 162520 labeled piano
patterns, including chords, arpeggios, scales, and chord progressions with
their inversions, resulting in more than 26k hours of audio and a total size of
95GB. The paper explains the dataset's composition, creation, and generation,
and presents an open-source Pattern Generator using a method called
Distance-Based Pattern Structures (DBPS), which allows researchers to easily
generate new piano patterns simply by defining the distances between pitches
within the musical patterns. We demonstrate that the dataset can help
researchers benchmark new models for challenging MIR tasks, using a
convolutional recurrent neural network (CRNN) and a deep convolutional neural
network. The dataset and code are available via:
https://github.com/tosiron/jazznet.
- Abstract(参考訳): 本稿では,音楽情報検索における機械学習(ml)アルゴリズム開発のための基本ジャズピアノ音楽パターンのデータセットであるjazznet datasetを提案する。
データセットには、コード、アルペジオ、スケール、コード進行を含む162520のラベル付きピアノパターンが含まれており、結果としてオーディオは26k時間以上、総サイズは95GBである。
本稿では,データセットの構成,生成,生成について解説するとともに,音楽パターン内のピッチ間の距離を定義するだけで,新たなピアノパターンを容易に生成できる距離ベースパターン構造(dbps)という手法を用いて,オープンソースのパターン生成手法を提案する。
このデータセットは、畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRNN)とディープ畳み込みニューラルネットワークを用いて、研究者がMIRタスクに挑戦するための新しいモデルをベンチマークするのに役立ちます。
データセットとコードは、https://github.com/tosiron/jazznet.comから入手できる。
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