論文の概要: Explainable Deep Learning Analysis for Raga Identification in Indian Art Music

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02443v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 08:32:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:39.162470
• 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: 自動ラガ識別(ARI)のためのCNN-LSTMモデルを訓練する。 我々は、Raga識別にSoundLIMEとGradCAM++というモデル説明可能性技術を使った最初の試みを行っている。 本結果は,人間の理解とモデル理解の相違を顕著に示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8477401359673709
• License:
• Abstract: Raga identification is an important problem within the domain of Indian Art music, as Ragas are fundamental to its composition and performance, playing a crucial role in music retrieval, preservation, and education. Few studies that have explored this task employ approaches such as signal processing, Machine Learning (ML), and more recently, Deep Learning (DL) based methods. However, a key question remains unanswered in all 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 an ample supply of rich, labeled datasets, which drives these ML/DL-based methods. In this paper, firstly we curate a dataset comprising 191 hours of Hindustani Classical Music (HCM) recordings, annotate it for Raga and tonic labels, and train a CNN-LSTM model for the task of Automatic Raga Identification (ARI). We achieve a chunk-wise f1-measure of 0.89 for a subset of 12 Raga classes. Following this, we make one of the first attempts to employ model explainability techniques: SoundLIME and GradCAM++ for Raga identification, to evaluate whether the classifier's predictions align with human understanding of Ragas. We compare the generated explanations with human expert annotations and further analyze individual test examples to understand the role of regions highlighted by explanations in making correct or incorrect predictions made by the model. Our results demonstrate a significant alignment of the model's understanding with human understanding, and the thorough analysis validates the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: ラガの識別はインド美術の領域において重要な問題であり、ラガは作曲と演奏の基本であり、音楽の検索、保存、教育において重要な役割を担っている。 このタスクを探索した研究は、信号処理や機械学習(ML)といったアプローチを採用するものはほとんどなく、最近ではDeep Learning(DL)ベースの手法も採用されている。 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、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,まず,191時間にわたるヒンズーシャニー古典音楽(HCM)録音からなるデータセットをキュレートし,それをラガやトニックレーベルに注釈し,自動ラガ識別(ARI)タスクのためのCNN-LSTMモデルを訓練する。 我々は12のラガ類の部分集合に対して0.89のチャンクワイズf1測度を達成する。 次に、Raga識別のためのSoundLIMEとGradCAM++を用いて、分類器の予測がRagasの人間の理解と一致するかどうかを評価する。 生成した説明を人間の専門家アノテーションと比較し、さらに個別のテスト例を分析し、モデルによる正しい予測や誤った予測を行う際に、説明によって強調される領域の役割を理解する。 本研究の結果は,人間の理解とモデル理解の相違を顕著に示し,本手法の有効性を徹底的な分析により検証した。

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