論文の概要: Tempo vs. Pitch: understanding self-supervised tempo estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06868v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 00:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 15:02:33.300346
• Title: Tempo vs. Pitch: understanding self-supervised tempo estimation
• Title（参考訳）: tempo vs. pitch: 自己教師付きテンポ推定を理解する
• Authors: Giovana Morais, Matthew E. P. Davies, Marcelo Queiroz, and Magdalena Fuentes
• Abstract要約: 自己超越法は、人間が生成したラベルを必要としないプレテキストタスクを解くことで表現を学習する。 自己教師型テンポ推定における入力表現とデータ分布の関係について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.783970968131292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervision methods learn representations by solving pretext tasks that do not require human-generated labels, alleviating the need for time-consuming annotations. These methods have been applied in computer vision, natural language processing, environmental sound analysis, and recently in music information retrieval, e.g. for pitch estimation. Particularly in the context of music, there are few insights about the fragility of these models regarding different distributions of data, and how they could be mitigated. In this paper, we explore these questions by dissecting a self-supervised model for pitch estimation adapted for tempo estimation via rigorous experimentation with synthetic data. Specifically, we study the relationship between the input representation and data distribution for self-supervised tempo estimation.
• Abstract（参考訳）: 自己スーパービジョンメソッドは、人間が生成したラベルを必要としないプリテキストタスクを解決することで表現を学習し、時間のかかるアノテーションの必要性を軽減する。 これらの手法はコンピュータビジョン、自然言語処理、環境音解析、近年ではピッチ推定などの音楽情報検索に応用されている。 特に音楽の文脈では、異なるデータの分布に関するこれらのモデルの脆弱性や、それらをどのように緩和するかについての知見はほとんどない。 本稿では,合成データを用いた厳密な実験を通じて,テンポ推定に適したピッチ推定のための自己教師付きモデルについて検討する。 具体的には,自己教師付きテンポ推定のための入力表現とデータ分布の関係について検討する。

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