論文の概要: Roman Numeral Analysis with Graph Neural Networks: Onset-wise Predictions from Note-wise Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03544v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 12:20:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 12:41:05.843762
• Title: Roman Numeral Analysis with Graph Neural Networks: Onset-wise Predictions from Note-wise Features
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたローマ数字解析:音符特徴からのオンセット予測
• Authors: Emmanouil Karystinaios and Gerhard Widmer
• Abstract要約: 本稿では,シンボリック音楽におけるローマ数字の自動解析への新たなアプローチを提案する。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しい手法を提案する。 以上の結果から,ChordGNNは既存の最先端モデルよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.817685358710508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Roman Numeral analysis is the important task of identifying chords and their functional context in pieces of tonal music. This paper presents a new approach to automatic Roman Numeral analysis in symbolic music. While existing techniques rely on an intermediate lossy representation of the score, we propose a new method based on Graph Neural Networks (GNNs) that enable the direct description and processing of each individual note in the score. The proposed architecture can leverage notewise features and interdependencies between notes but yield onset-wise representation by virtue of our novel edge contraction algorithm. Our results demonstrate that ChordGNN outperforms existing state-of-the-art models, achieving higher accuracy in Roman Numeral analysis on the reference datasets. In addition, we investigate variants of our model using proposed techniques such as NADE, and post-processing of the chord predictions. The full source code for this work is available at https://github.com/manoskary/chordgnn
• Abstract（参考訳）: ローマ数字解析は、和音とその機能的文脈を声調音楽で識別する重要なタスクである。 本稿では,シンボリック音楽におけるローマ数字の自動解析手法を提案する。 既存の手法ではスコアの中間的損失表現に依存しているが,各音符の直接記述と処理を可能にするグラフニューラルネットワーク(gnns)に基づく新しい手法を提案する。 提案アーキテクチャでは,新たなエッジ縮合アルゴリズムを用いて,音符間の相互依存性と特徴量を利用することができる。 以上の結果から,ChordGNNは既存の最先端モデルよりも優れており,参照データセット上でのローマ数解析において高い精度を実現していることがわかった。 さらに,NADEなどの提案手法とコード予測の処理後処理を用いて,本モデルの変種について検討する。 この作業の完全なソースコードはhttps://github.com/manoskary/chordgnnで入手できる。

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