論文の概要: Tempo estimation as fully self-supervised binary classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08891v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 00:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 17:24:13.355900
• Title: Tempo estimation as fully self-supervised binary classification
• Title（参考訳）: 完全自己教師付きバイナリ分類としてのテンポ推定
• Authors: Florian Henkel, Jaehun Kim, Matthew C. McCallum, Samuel E. Sandberg, Matthew E. P. Davies
• Abstract要約: ラベル付きデータに依存しない完全自己教師型アプローチを提案する。 提案手法は,テンポに関する情報を含む様々な特性を,すでに汎用的な(音楽的な)オーディオ埋め込みがエンコードしているという事実に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.255143207183722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of global tempo estimation in musical audio. Given that annotating tempo is time-consuming and requires certain musical expertise, few publicly available data sources exist to train machine learning models for this task. Towards alleviating this issue, we propose a fully self-supervised approach that does not rely on any human labeled data. Our method builds on the fact that generic (music) audio embeddings already encode a variety of properties, including information about tempo, making them easily adaptable for downstream tasks. While recent work in self-supervised tempo estimation aimed to learn a tempo specific representation that was subsequently used to train a supervised classifier, we reformulate the task into the binary classification problem of predicting whether a target track has the same or a different tempo compared to a reference. While the former still requires labeled training data for the final classification model, our approach uses arbitrary unlabeled music data in combination with time-stretching for model training as well as a small set of synthetically created reference samples for predicting the final tempo. Evaluation of our approach in comparison with the state-of-the-art reveals highly competitive performance when the constraint of finding the precise tempo octave is relaxed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グローバルなテンポ推定の問題に対処する。 テンポの注釈は時間を要するため、特定の音楽的専門知識を必要とするため、このタスクのために機械学習モデルをトレーニングするための公開データソースはほとんど存在しない。 この問題を軽減するために,人間ラベルデータに依存しない完全自己監督型アプローチを提案する。 提案手法は,総称的(音楽)オーディオ組込みが,テンポに関する情報を含む様々なプロパティを既にエンコードしており,下流タスクに容易に適応できるという事実に基づいている。 教師付き分類器の訓練に使用されたテンポ固有表現の学習を目的とした,近年の自己教師型テンポ推定における研究は,対象トラックが参照と異なるテンポを持つか否かを予測する二分分類問題に再編成されている。 前者は最終分類モデルにラベル付きトレーニングデータを必要とするが,モデルトレーニングには任意のラベル付き音楽データと,モデルトレーニングのための時間拡張と,最終テンポを予測するための合成された参照サンプルの組み合わせを用いる。 提案手法を最先端技術と比較すると, 正確なテンポオクターブを求める制約が緩和された場合に高い競争性能を示す。

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