論文の概要: Analyzing and reducing the synthetic-to-real transfer gap in Music Information Retrieval: the task of automatic drum transcription
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19823v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 09:17:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 14:25:55.210367
- Title: Analyzing and reducing the synthetic-to-real transfer gap in Music Information Retrieval: the task of automatic drum transcription
- Title（参考訳）: 音楽情報検索における合成-現実間転送ギャップの分析と低減--自動ドラム転写の課題
- Authors: Mickaël Zehren, Marco Alunno, Paolo Bientinesi,
- Abstract要約: データ量を増やすために使われる一般的な方法は、仮想楽器でレンダリングされた楽譜から合成的にデータを生成することである。
この方法では、ほぼ無限のトラックを生成できるが、以前に作成された合成データセットで訓練されたモデルが実際のトラックにうまく転送されないことを示す実証的な証拠がある。
本研究では,データ量の増加に加えて,実践者が生成したデータの現実性を改善するために利用できる3つの戦略を特定し,評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334866
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic drum transcription is a critical tool in Music Information Retrieval for extracting and analyzing the rhythm of a music track, but it is limited by the size of the datasets available for training. A popular method used to increase the amount of data is by generating them synthetically from music scores rendered with virtual instruments. This method can produce a virtually infinite quantity of tracks, but empirical evidence shows that models trained on previously created synthetic datasets do not transfer well to real tracks. In this work, besides increasing the amount of data, we identify and evaluate three more strategies that practitioners can use to improve the realism of the generated data and, thus, narrow the synthetic-to-real transfer gap. To explore their efficacy, we used them to build a new synthetic dataset and then we measured how the performance of a model scales and, specifically, at what value it will stagnate when increasing the number of training tracks for different datasets. By doing this, we were able to prove that the aforementioned strategies contribute to make our dataset the one with the most realistic data distribution and the lowest synthetic-to-real transfer gap among the synthetic datasets we evaluated. We conclude by highlighting the limits of training with infinite data in drum transcription and we show how they can be overcome.
- Abstract（参考訳）: 自動ドラム文字起こしは、音楽情報検索において、音楽トラックのリズムを抽出し分析するための重要なツールであるが、トレーニング用に利用可能なデータセットのサイズによって制限されている。
データ量を増やすために使われる一般的な方法は、仮想楽器でレンダリングされた楽譜から合成的にデータを生成することである。
この方法では、ほぼ無限のトラックを生成できるが、以前に作成された合成データセットで訓練されたモデルが実際のトラックにうまく転送されないことを示す実証的な証拠がある。
本研究では,データ量の増加に加えて,実践者が生成したデータの現実性を改善するために利用できる3つの戦略を特定し,評価する。
それらの有効性を探るため、新しい合成データセットを構築し、モデルのパフォーマンスがどのようにスケールするか、具体的には、異なるデータセットのトレーニングトラック数を増やす際に、どの価値が停滞するかを測定しました。
これにより、前述の戦略が、我々のデータセットを最も現実的なデータ分布と、我々が評価した合成データセットの中で最も低い合成から現実的な転送ギャップを持つものにすることを証明することができた。
私たちは、ドラムの書き起こしにおける無限のデータによるトレーニングの限界を強調し、それを克服する方法を示します。
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