論文の概要: N-Gram Unsupervised Compoundation and Feature Injection for Better Symbolic Music Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08931v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 03:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 12:34:03.557624
• Title: N-Gram Unsupervised Compoundation and Feature Injection for Better Symbolic Music Understanding
• Title（参考訳）: シンボリック音楽理解のためのN-Gram無教師複合と特徴注入
• Authors: Jinhao Tian, Zuchao Li, Jiajia Li, Ping Wang
• Abstract要約: 音楽系列は隣接要素間の強い相関関係を示し、自然言語処理(NLP)によるN-gram技術の主要な候補となる。 本稿では,N-gramアプローチを利用したシンボリック・ミュージック・シーケンス理解のための新しい手法NG-Midiformerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.554853901252084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The first step to apply deep learning techniques for symbolic music understanding is to transform musical pieces (mainly in MIDI format) into sequences of predefined tokens like note pitch, note velocity, and chords. Subsequently, the sequences are fed into a neural sequence model to accomplish specific tasks. Music sequences exhibit strong correlations between adjacent elements, making them prime candidates for N-gram techniques from Natural Language Processing (NLP). Consider classical piano music: specific melodies might recur throughout a piece, with subtle variations each time. In this paper, we propose a novel method, NG-Midiformer, for understanding symbolic music sequences that leverages the N-gram approach. Our method involves first processing music pieces into word-like sequences with our proposed unsupervised compoundation, followed by using our N-gram Transformer encoder, which can effectively incorporate N-gram information to enhance the primary encoder part for better understanding of music sequences. The pre-training process on large-scale music datasets enables the model to thoroughly learn the N-gram information contained within music sequences, and subsequently apply this information for making inferences during the fine-tuning stage. Experiment on various datasets demonstrate the effectiveness of our method and achieved state-of-the-art performance on a series of music understanding downstream tasks. The code and model weights will be released at https://github.com/CinqueOrigin/NG-Midiformer.
• Abstract（参考訳）: シンボリック音楽理解にディープラーニング技術を適用する最初のステップは、音楽作品(主にmidi形式)を音符ピッチ、音速、和音などの予め定義されたトークン列に変換することである。 その後、シーケンスは特定のタスクを達成するために神経シーケンスモデルに供給される。 音楽系列は隣接要素間の強い相関関係を示し、自然言語処理(NLP)のN-gram技術の主要な候補となる。 クラシックピアノ音楽を考える:特定の旋律は曲全体にわたって繰り返され、毎回微妙な変化がある。 本稿では,N-gramアプローチを利用したシンボリック音楽系列の理解のためのNG-Midiformerを提案する。 提案手法では,提案する非教師なし複合化法を用いて楽曲をワード状系列に処理し,n-gram変換エンコーダを用いてn-gram情報を有効活用し,一次エンコーダ部を強化し,楽曲列の理解を深める。 大規模音楽データセットの事前学習プロセスにより、モデルが楽曲シーケンスに含まれるn-gram情報を徹底的に学習し、その後、微調整段階で推論を行うためにこの情報を適用することができる。 様々なデータセットを用いた実験により,下流の一連の音楽理解課題において,提案手法の有効性を実証し,最先端のパフォーマンスを達成した。 コードとモデルの重み付けはhttps://github.com/CinqueOrigin/NG-Midiformer.comで公開される。

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