Fugu-MT 論文翻訳(概要): PitchNet: A Fully Convolutional Neural Network for Pitch Estimation

論文の概要: PitchNet: A Fully Convolutional Neural Network for Pitch Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07170v1
Date: Mon, 14 Aug 2023 14:26:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-15 12:57:02.425169
Title: PitchNet: A Fully Convolutional Neural Network for Pitch Estimation
Title（参考訳）: PitchNet: ピッチ推定のための完全な畳み込みニューラルネットワーク
Authors: Jeremy Cochoy
Abstract要約: ピッチ抽出は、音楽と音処理の領域において重要な役割を担っている。ピッチネット(PitchNet)は、人間の歌声からのピッチ抽出に適した畳み込みニューラルネットワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the domain of music and sound processing, pitch extraction plays a pivotal role. This research introduces "PitchNet", a convolutional neural network tailored for pitch extraction from the human singing voice, including acapella performances. Integrating autocorrelation with deep learning techniques, PitchNet aims to optimize the accuracy of pitch detection. Evaluation across datasets comprising synthetic sounds, opera recordings, and time-stretched vowels demonstrates its efficacy. This work paves the way for enhanced pitch extraction in both music and voice settings.
Abstract（参考訳）: 音楽と音処理の分野では、ピッチ抽出が重要な役割を果たす。本研究では,アカペラ演奏を含む人間の歌声からのピッチ抽出に適した畳み込みニューラルネットワークである"PitchNet"を紹介する。 PitchNetは、自己相関とディープラーニング技術を統合することで、ピッチ検出の精度を最適化することを目指している。合成音、オペラ録音、時間伸長母音からなるデータセット間の評価は、その有効性を示す。この作品は、音楽と音声の両方の設定でピッチ抽出を強化している。

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