論文の概要: Generating Piano Practice Policy with a Gaussian Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04812v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 10:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 14:40:28.889307
• Title: Generating Piano Practice Policy with a Gaussian Process
• Title（参考訳）: ガウス過程によるピアノ練習政策の生成
• Authors: Alexandra Moringen, Elad Vromen, Helge Ritter, Jason Friedman,
• Abstract要約: 本稿では,政策モデルが生み出す実践モードを選択することにより,学習プロセスを通じて学習者の指導を行うためのモデリングフレームワークを提案する。 提案したポリシーモデルは,実践セッション中に専門家と研究者のインタラクションを近似するために訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.41481706562645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A typical process of learning to play a piece on a piano consists of a progression through a series of practice units that focus on individual dimensions of the skill, the so-called practice modes. Practice modes in learning to play music comprise a particularly large set of possibilities, such as hand coordination, posture, articulation, ability to read a music score, correct timing or pitch, etc. Self-guided practice is known to be suboptimal, and a model that schedules optimal practice to maximize a learner's progress still does not exist. Because we each learn differently and there are many choices for possible piano practice tasks and methods, the set of practice modes should be dynamically adapted to the human learner, a process typically guided by a teacher. However, having a human teacher guide individual practice is not always feasible since it is time-consuming, expensive, and often unavailable. In this work, we present a modeling framework to guide the human learner through the learning process by choosing the practice modes generated by a policy model. To this end, we present a computational architecture building on a Gaussian process that incorporates 1) the learner state, 2) a policy that selects a suitable practice mode, 3) performance evaluation, and 4) expert knowledge. The proposed policy model is trained to approximate the expert-learner interaction during a practice session. In our future work, we will test different Bayesian optimization techniques, e.g., different acquisition functions, and evaluate their effect on the learning progress.
• Abstract（参考訳）: ピアノで曲を演奏することを学ぶ典型的なプロセスは、スキルの個々の次元、いわゆる練習モードに焦点を当てた一連の練習ユニットによる進行である。 音楽の演奏を学ぶための練習モードは、手合わせ、姿勢、調音、楽譜を読む能力、正しいタイミングやピッチなど、特に大きな可能性を持っている。 自己指導の実践は準最適であることが知られており、学習者の進捗を最大限にするために最適な練習をスケジュールするモデルはいまだに存在しない。 私たちはそれぞれ異なる学習をしており、可能なピアノ練習のタスクやメソッドには選択肢がたくさんあるので、練習モードのセットは、一般的に教師が指導するプロセスである、人間の学習者に動的に適応すべきである。 しかし、人間の教師が個別の実践を指導することは、時間がかかり、高価であり、しばしば利用できないため、必ずしも実現不可能であるとは限らない。 本研究では,政策モデルによって生成された実践モードを選択することにより,学習プロセスを通じて学習者の指導を行うためのモデリングフレームワークを提案する。 この目的のために,ガウス過程を組み込んだ計算アーキテクチャの構築を提案する。 1)学習者の状態。 2 適切な慣行態勢を選択する政策 3)性能評価、及び 4)専門知識。 提案するポリシモデルは,実践セッション中に専門家と研究者のインタラクションを近似するために訓練される。 今後の研究では,ベイズ最適化手法,例えば,異なる獲得関数を試験し,それらの学習過程への影響を評価する。

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