論文の概要: Machine Learning Techniques in Automatic Music Transcription: A Systematic Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15249v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 03:48:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 13:03:22.978728
- Title: Machine Learning Techniques in Automatic Music Transcription: A Systematic Survey
- Title（参考訳）: 自動音楽書き起こしにおける機械学習技術 : システム的調査
- Authors: Fatemeh Jamshidi, Gary Pike, Amit Das, Richard Chapman,
- Abstract要約: 本稿では,音楽信号解析におけるAMT(Automatic Music Transcription)の役割について述べる。
顕著な進歩にもかかわらず、ATTシステムはまだ人間の専門家の精度に合わない。
従来の手法の限界に対処し,改善の道筋を提案することにより,完全自動化型ATTシステムに向けた今後の研究を推し進めることが目的である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4895506645605123
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the domain of Music Information Retrieval (MIR), Automatic Music Transcription (AMT) emerges as a central challenge, aiming to convert audio signals into symbolic notations like musical notes or sheet music. This systematic review accentuates the pivotal role of AMT in music signal analysis, emphasizing its importance due to the intricate and overlapping spectral structure of musical harmonies. Through a thorough examination of existing machine learning techniques utilized in AMT, we explore the progress and constraints of current models and methodologies. Despite notable advancements, AMT systems have yet to match the accuracy of human experts, largely due to the complexities of musical harmonies and the need for nuanced interpretation. This review critically evaluates both fully automatic and semi-automatic AMT systems, emphasizing the importance of minimal user intervention and examining various methodologies proposed to date. By addressing the limitations of prior techniques and suggesting avenues for improvement, our objective is to steer future research towards fully automated AMT systems capable of accurately and efficiently translating intricate audio signals into precise symbolic representations. This study not only synthesizes the latest advancements but also lays out a road-map for overcoming existing challenges in AMT, providing valuable insights for researchers aiming to narrow the gap between current systems and human-level transcription accuracy.
- Abstract（参考訳）: 音楽情報検索 (MIR) の分野では、音声信号を音符や楽譜などの記号表記に変換することを目的として、AMT (Automatic Music Transcription) が中心的な課題として浮上している。
この体系的なレビューは、音楽ハーモニーの複雑なスペクトル構造と重なり合うため、AMTが音楽信号解析において重要な役割を担っていることを強調している。
AMTで使用されている既存の機械学習技術の徹底的な検証を通じて、現在のモデルと方法論の進歩と制約について検討する。
顕著な進歩にもかかわらず、ATTシステムはまだ人間の専門家の精度と一致していない。
本稿では,完全自動・半自動AMTシステムについて批判的に評価し,ユーザ介入の最小化の重要性を強調し,これまで提案されてきた様々な手法について検討する。
従来の手法の限界に対処し,改善の道筋を提案することにより,複雑な音声信号を正確な記号表現に正確かつ効率的に翻訳できる完全自動化ATTシステムに向けた今後の研究を推し進めることが目的である。
この研究は、最新の進歩を合成するだけでなく、ATTの既存の課題を克服するためのロードマップも作成し、現在のシステムと人間レベルの転写精度のギャップを狭めることを目的とした研究者の貴重な洞察を提供する。
関連論文リスト
- SONAR: A Synthetic AI-Audio Detection Framework and Benchmark [59.09338266364506]
SONARはAI-Audio Detection FrameworkとBenchmarkの合成である。
最先端のAI合成聴覚コンテンツを識別するための総合的な評価を提供することを目的としている。
従来のモデルとファンデーションベースのディープフェイク検出システムの両方で、AIオーディオ検出を均一にベンチマークする最初のフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-06T01:03:42Z) - Toward a More Complete OMR Solution [49.74172035862698]
光音楽認識は、音楽の表記をデジタル形式に変換することを目的としている。
OMRに取り組む1つのアプローチは、画像内の視覚音楽の表記要素を最初に検出するマルチステージパイプラインである。
YOLOv8に基づく音楽オブジェクト検出器を導入し,検出性能を向上する。
第2に、検出出力に基づいて記法組立段階を完了する教師付きトレーニングパイプラインを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-31T01:09:12Z) - Foundation Models for Music: A Survey [77.77088584651268]
ファンデーションモデル(FM)は音楽を含む様々な分野に大きな影響を与えている。
本総説では,音楽の事前学習モデルと基礎モデルについて概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-26T15:13:14Z) - Towards Scalable Automated Alignment of LLMs: A Survey [54.820256625544225]
本稿では,最近登場した自動アライメントの手法を体系的にレビューする。
既存の自動アライメント手法をアライメント信号のソースに基づいて4つの主要なカテゴリに分類する。
本稿では,アライメントの基本的役割から,自動アライメント技術の実現を可能にする重要な要因について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-03T12:10:26Z) - Annotation-free Automatic Music Transcription with Scalable Synthetic Data and Adversarial Domain Confusion [0.0]
そこで本研究では,MIDI-audio ペアデータの事前学習や対向領域の混乱を伴わない書き起こしモデルを提案する。
実験では、トレーニングデータセットがMIDIアノテーションを含まない実世界のアプリケーションシナリオ下での手法を評価する。
提案手法は,組合わせMIDI-audioの実際のデータセットを利用せずに,確立されたベースライン手法と比較して競争性能が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-16T10:07:18Z) - What to Remember: Self-Adaptive Continual Learning for Audio Deepfake
Detection [53.063161380423715]
既存の検出モデルは、既知のディープフェイク音声を識別することに成功したが、新しい攻撃タイプに遭遇する際には苦労している。
本稿では,Radian Weight Modification (RWM) と呼ばれる連続的な学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T09:52:17Z) - Transfer Learning for Autonomous Chatter Detection in Machining [0.9281671380673306]
大振幅のシャッター振動は加工過程において最も重要な現象の1つである。
業界全体でのチャット検出に機械学習を適用する上で、3つの課題が特定できる。
これら3つの課題は、移行学習の傘の下でグループ化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T20:46:06Z) - Context-aware Automatic Music Transcription [10.957528713294874]
本稿では,文脈関連情報を組み込んだ自動音楽書き起こしシステムを提案する。
最先端の心理学研究を動機として,ATTシステムの精度向上手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-30T13:36:17Z) - Semi-Supervised Convolutive NMF for Automatic Music Transcription [6.583111368144214]
本稿では,低ランク行列因数分解法,特に非負行列因数分解法を用いた半教師付き手法を提案する。
提案した半教師付きCNMF法は最先端の低ランク因数分解法より優れており,教師付き深層学習法より若干劣っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-10T12:38:53Z) - Polyphonic pitch detection with convolutional recurrent neural networks [0.0]
本研究では,ConvLSTMによるMIDIに音声をストリームするオンラインポリフォニックピッチ検出システムについて概説する。
本システムでは,2007年のMIREXマルチF0開発セットにおいて,ベースーン,クラリネット,フルート,ホルン,オーボエのアンサンブルを83%のF値で測定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-04T12:58:02Z) - Signal Processing and Machine Learning Techniques for Terahertz Sensing:
An Overview [89.09270073549182]
テラヘルツ(THz)信号生成と放射法は、無線システムの未来を形作っている。
THz 固有の信号処理技術は、THz 帯域の効率的な利用のために、この THz センシングへの関心を補う必要がある。
本稿では,信号前処理に着目した手法の概要を示す。
また,THz帯で有望な知覚能力を探索し,深層学習の有効性についても検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-09T01:38:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。