論文の概要: Finding Tori: Self-supervised Learning for Analyzing Korean Folk Song

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02249v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 11:13:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 13:11:48.453258
• Title: Finding Tori: Self-supervised Learning for Analyzing Korean Folk Song
• Title（参考訳）: Finding Tori: 韓国民謡の分析のための自己指導型学習
• Authors: Danbinaerin Han, Rafael Caro Repetto, Dasaem Jeong
• Abstract要約: 1980-90年代頃の韓国民謡の約700時間におけるフィールド記録データセットの計算解析について紹介する。 ほとんどの曲は伴奏のない非熟練ミュージシャンによって歌われているため、データセットにはいくつかの課題がある。 この課題に対処するために,ピッチ輪郭に基づく畳み込みニューラルネットワークを用いた自己教師型学習を利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.966840768820136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a computational analysis of the field recording dataset of approximately 700 hours of Korean folk songs, which were recorded around 1980-90s. Because most of the songs were sung by non-expert musicians without accompaniment, the dataset provides several challenges. To address this challenge, we utilized self-supervised learning with convolutional neural network based on pitch contour, then analyzed how the musical concept of tori, a classification system defined by a specific scale, ornamental notes, and an idiomatic melodic contour, is captured by the model. The experimental result shows that our approach can better capture the characteristics of tori compared to traditional pitch histograms. Using our approaches, we have examined how musical discussions proposed in existing academia manifest in the actual field recordings of Korean folk songs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1980-90年代頃の韓国民謡の約700時間におけるフィールド記録データセットの計算解析について紹介する。 ほとんどの曲は伴奏のない非熟練ミュージシャンによって歌われているため、データセットにはいくつかの課題がある。 この課題に対処するために,ピッチ輪郭に基づく畳み込みニューラルネットワークを用いた自己教師型学習を用いて,特定の音階,装飾音符,慣用旋律輪郭で定義された分類システムであるトーリの音楽的概念をどのように捉えているかを分析した。 実験の結果,従来のピッチヒストグラムと比較して,トーラスの特性をよりよく捉えることができた。 そこで本研究では,韓国民謡のフィールド録音における既存の学界における音楽的議論の展開について検討した。

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