論文の概要: Improving Drumming Robot Via Attention Transformer Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02565v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 03:55:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 16:29:44.631750
• Title: Improving Drumming Robot Via Attention Transformer Network
• Title（参考訳）: アテンショントランスフォーマーネットワークによるドラムロボットの改良
• Authors: Yang Yi, Zonghan Li
• Abstract要約: 本稿では,注目機構に基づいて,一般的な視覚変換器ネットワークに基づいて自動的に音楽の書き起こしを完了できる改良型ドラムロボットを提案する。 この改良アルゴリズムは,ドラム分類性能の向上に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5064819128982556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic technology has been widely used in nowadays society, which has made great progress in various fields such as agriculture, manufacturing and entertainment. In this paper, we focus on the topic of drumming robots in entertainment. To this end, we introduce an improving drumming robot that can automatically complete music transcription based on the popular vision transformer network based on the attention mechanism. Equipped with the attention transformer network, our method can efficiently handle the sequential audio embedding input and model their global long-range dependencies. Massive experimental results demonstrate that the improving algorithm can help the drumming robot promote drum classification performance, which can also help the robot to enjoy a variety of smart applications and services.
• Abstract（参考訳）: ロボット技術は現代社会で広く使われており、農業、製造業、娯楽など様々な分野で大きな進歩を遂げている。 本稿では,エンターテイメントにおけるドラムロボットの話題に焦点を当てる。 そこで本研究では,注目機構に基づく人気ビジョントランスフォーマーネットワークに基づいて,音楽の書き起こしを自動的に完了させることができる改良型ドラムロボットを提案する。 本手法は,アテンショントランスフォーマーネットワークを具備し,シーケンシャルな音声埋め込み入力を効率的に処理し,そのグローバルな長距離依存性をモデル化する。 大規模な実験結果から,ドラムロボットはドラム分類性能の向上に寄与し,様々なスマートアプリケーションやサービスを楽しむ上でも有効であることがわかった。

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