論文の概要: JAZZVAR: A Dataset of Variations found within Solo Piano Performances of
Jazz Standards for Music Overpainting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09670v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 22:48:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-20 15:56:09.202430
- Title: JAZZVAR: A Dataset of Variations found within Solo Piano Performances of
Jazz Standards for Music Overpainting
- Title（参考訳）: jazzvar: music overpaintingのジャズ標準のソロピアノ演奏に見られるバリエーションのデータセット
- Authors: Eleanor Row, Jingjing Tang and George Fazekas
- Abstract要約: 我々は502組の変動MIDIセグメントとオリジナルMIDIセグメントのデータセットを作成する。
データセットの各バリエーションには、オリジナルのジャズ標準からのメロディとコードを含む対応するオリジナルセグメントが付属している。
私たちのデータセットの他の潜在的な応用には、表現力のあるパフォーマンス分析とパフォーマーの識別がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5137859989323537
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Jazz pianists often uniquely interpret jazz standards. Passages from these
interpretations can be viewed as sections of variation. We manually extracted
such variations from solo jazz piano performances. The JAZZVAR dataset is a
collection of 502 pairs of Variation and Original MIDI segments. Each Variation
in the dataset is accompanied by a corresponding Original segment containing
the melody and chords from the original jazz standard. Our approach differs
from many existing jazz datasets in the music information retrieval (MIR)
community, which often focus on improvisation sections within jazz
performances. In this paper, we outline the curation process for obtaining and
sorting the repertoire, the pipeline for creating the Original and Variation
pairs, and our analysis of the dataset. We also introduce a new generative
music task, Music Overpainting, and present a baseline Transformer model
trained on the JAZZVAR dataset for this task. Other potential applications of
our dataset include expressive performance analysis and performer
identification.
- Abstract（参考訳）: ジャズピアニストはしばしばジャズの標準を独特に解釈する。
これらの解釈からのパスは変化のセクションと見なすことができる。
独奏ジャズピアノ演奏から,このようなバリエーションを手作業で抽出した。
JAZVARデータセットは502組の変動とオリジナルMIDIセグメントの集合である。
データセットの各バリエーションには、元のジャズ標準からのメロディとコードを含む対応するオリジナルセグメントが付随する。
提案手法は,音楽情報検索 (mir) コミュニティにおける既存のジャズデータセットと異なり,ジャズ演奏の即興セクションに着目していることが多い。
本稿では,レパートリーの取得とソートのためのキュレーションプロセス,オリジナルと変動ペアの作成のためのパイプライン,データセットの解析について概説する。
また,新しい生成的音楽課題,音楽オーバーペイントを導入し,このタスクのためにjazzvarデータセットでトレーニングされたベースライントランスフォーマモデルを提案する。
私たちのデータセットの他の潜在的な応用には、表現力のあるパフォーマンス分析とパフォーマー識別がある。
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