論文の概要: Explainable Deep Learning Analysis for Raga Identification in Indian Art Music
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02443v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 16:06:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 15:30:46.786185
- Title: Explainable Deep Learning Analysis for Raga Identification in Indian Art Music
- Title（参考訳）: インド芸術音楽におけるラガ同定のための説明可能なディープラーニング解析
- Authors: Parampreet Singh, Vipul Arora,
- Abstract要約: 機械学習とディープラーニングは、Ragasを人間の専門家と同じような方法で学習し、解釈するだろうか?
プラサーバーティ・インディアン・ミュージック(Prasarbharti Indian Music)バージョン1(PIM-v1)は、ヒンズータニ・クラシック・ミュージック(HCM)のレコードの最大のデータセットである。
我々はモデル説明可能性技術を用いて分類器の予測を評価し、それらがラガの人間の理解と一致しているか、あるいは任意のパターンによって駆動されているかを確認する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8477401359673709
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The task of Raga Identification is a very popular research problem in Music Information Retrieval. Few studies that have explored this task employed various approaches, such as signal processing, Machine Learning (ML) methods, and more recently Deep Learning (DL) based methods. However, a key question remains unanswered in all of these works: do these ML/DL methods learn and interpret Ragas in a manner similar to human experts? Besides, a significant roadblock in this research is the unavailability of ample supply of rich, labeled datasets, which drives these ML/DL based methods. In this paper, we introduce "Prasarbharti Indian Music" version-1 (PIM-v1), a novel dataset comprising of 191 hours of meticulously labeled Hindustani Classical Music (HCM) recordings, which is the largest labeled dataset for HCM recordings to the best of our knowledge. Our approach involves conducting ablation studies to find the benchmark classification model for Automatic Raga Identification (ARI) using PIM-v1 dataset. We achieve a chunk-wise f1-score of 0.89 for a subset of 12 Raga classes. Subsequently, we employ model explainability techniques to evaluate the classifier's predictions, aiming to ascertain whether they align with human understanding of Ragas or are driven by arbitrary patterns. We validate the correctness of model's predictions by comparing the explanations given by two ExAI models with human expert annotations. Following this, we analyze explanations for individual test examples to understand the role of regions highlighted by explanations in correct or incorrect predictions made by the model.
- Abstract（参考訳）: ラガ識別の課題は、音楽情報検索において非常に人気のある研究課題である。
このタスクを探索した研究では、信号処理や機械学習(ML)手法、最近ではディープラーニング(DL)ベースの手法など、さまざまなアプローチが採用されている。
しかし、これらのML/DLメソッドは、人間の専門家と同じような方法でRagasを学習し、解釈するのか?
さらに、この研究における重要な障害は、これらML/DLベースの手法を駆動するリッチなラベル付きデータセットの十分な供給が不可能であることだ。
本稿では,Handstani Classical Music (HCM) レコードを正確にラベル付けした191時間の新規データセットであるPrasarbharti Indian Musicバージョン1(PIM-v1)を紹介する。
PIM-v1データセットを用いた自動ラガ識別(ARI)のためのベンチマーク分類モデルを見つけるためのアブレーション研究を実施する。
12のラガクラスの集合に対して0.89のチャンクワイズf1スコアを達成する。
次に、モデル説明可能性手法を用いて分類器の予測を評価し、それらがラガの人間の理解と一致しているか、あるいは任意のパターンによって駆動されているかを確認する。
本研究では,2つのExAIモデルから得られた説明と人間の専門家アノテーションを比較して,モデル予測の正当性を検証する。
次に,各テスト例について,モデルによる正しい予測や誤った予測における説明によって強調される領域の役割を理解するために,説明を分析した。
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