論文の概要: Predicting Music Hierarchies with a Graph-Based Neural Decoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16955v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 13:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 13:07:44.862710
• Title: Predicting Music Hierarchies with a Graph-Based Neural Decoder
• Title（参考訳）: グラフベースニューラルデコーダによる音楽階層の予測
• Authors: Francesco Foscarin, Daniel Harasim, Gerhard Widmer
• Abstract要約: 本稿では,楽譜を依存木に解析するデータ駆動型フレームワークについて述べる。 依存木は、音楽認知研究や音楽分析に使用される階層構造である。 このシステムの大きな利点の1つは、近代的なディープラーニングパイプラインに簡単に統合できることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.617487928813374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes a data-driven framework to parse musical sequences into dependency trees, which are hierarchical structures used in music cognition research and music analysis. The parsing involves two steps. First, the input sequence is passed through a transformer encoder to enrich it with contextual information. Then, a classifier filters the graph of all possible dependency arcs to produce the dependency tree. One major benefit of this system is that it can be easily integrated into modern deep-learning pipelines. Moreover, since it does not rely on any particular symbolic grammar, it can consider multiple musical features simultaneously, make use of sequential context information, and produce partial results for noisy inputs. We test our approach on two datasets of musical trees -- time-span trees of monophonic note sequences and harmonic trees of jazz chord sequences -- and show that our approach outperforms previous methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音楽認知研究や音楽分析に使用される階層構造である依存関係木に音楽系列を解析するデータ駆動フレームワークについて述べる。 解析には2つのステップがある。 まず、入力シーケンスを変換器エンコーダに渡してコンテキスト情報で強化する。 そして、分類器が全ての可能な依存弧のグラフをフィルタリングして依存木を生成する。 このシステムの大きなメリットのひとつは、現代的なディープラーニングパイプラインに簡単に統合できることだ。 さらに、特定の記号文法に依存しないため、複数の音楽的特徴を同時に考慮し、逐次的文脈情報を使用し、ノイズのある入力に対する部分的な結果を生成することができる。 音符列の時間間隔木とジャズコード列のハーモニック木という2つの楽譜列のデータセットを用いて,本手法が従来の手法よりも優れていることを示す。

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