論文の概要: Pitchclass2vec: Symbolic Music Structure Segmentation with Chord Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15306v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 10:23:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 14:35:41.377210
• Title: Pitchclass2vec: Symbolic Music Structure Segmentation with Chord Embeddings
• Title（参考訳）: Pitchclass2vec: コード埋め込みによるシンボリック音楽構造セグメンテーション
• Authors: Nicolas Lazzari, Andrea Poltronieri, Valentina Presutti
• Abstract要約: シンボリックコードアノテーションに基づく新しい楽曲セグメンテーション手法であるpitchclass2vecを提案する。 提案アルゴリズムは,Long-Short term memory(LSTM)ニューラルネットワークをベースとして,現場における記号コードアノテーションに基づく最先端技術より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8701566919381222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structure perception is a fundamental aspect of music cognition in humans. Historically, the hierarchical organization of music into structures served as a narrative device for conveying meaning, creating expectancy, and evoking emotions in the listener. Thereby, musical structures play an essential role in music composition, as they shape the musical discourse through which the composer organises his ideas. In this paper, we present a novel music segmentation method, pitchclass2vec, based on symbolic chord annotations, which are embedded into continuous vector representations using both natural language processing techniques and custom-made encodings. Our algorithm is based on long-short term memory (LSTM) neural network and outperforms the state-of-the-art techniques based on symbolic chord annotations in the field.
• Abstract（参考訳）: 構造知覚は人間の音楽認知の基本的な側面である。 歴史的に、音楽の階層構造は、意味を伝達し、期待を作り、リスナーの感情を喚起するための物語装置として機能した。 これにより、作曲者が自分の考えを整理する音楽的談話を形成するため、音楽構造は作曲において重要な役割を担っている。 本稿では,自然言語処理技術とカスタムメイド符号化技術の両方を用いて,連続ベクトル表現に埋め込まれた記号コードアノテーションに基づく新しい楽曲セグメンテーション手法である2vecを提案する。 提案アルゴリズムは,Long-Short term memory(LSTM)ニューラルネットワークをベースとして,現場における記号コードアノテーションに基づく最先端技術より優れている。

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