論文の概要: Six Dragons Fly Again: Reviving 15th-Century Korean Court Music with Transformers and Novel Encoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01096v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 08:16:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 14:07:18.070911
- Title: Six Dragons Fly Again: Reviving 15th-Century Korean Court Music with Transformers and Novel Encoding
- Title（参考訳）: 6つのドラゴンが再び飛ぶ: トランスフォーマーと新しいエンコーディングで15世紀の韓国の宮廷音楽が復活
- Authors: Danbinaerin Han, Mark Gotham, Dongmin Kim, Hannah Park, Sihun Lee, Dasaem Jeong,
- Abstract要約: 我々は15世紀の韓国の宮廷音楽『チワピョン』と『チワピョンヒョン』を復活させるプロジェクトを紹介した。
ジュンガンボの初期の例の1つが、残りのバージョンは初歩的な旋律のみで構成されている。
ベスポーク光音楽認識により取得したJeongganboデータを用いて,BERTのようなマスキング言語モデルとエンコーダ・デコーダ・トランスモデルを訓練した。
結果、チワピョンとチュワイプンヒョンは、ナショナル・グガック・センターのコート・ミュージック・オーケストラによって評価され、演奏された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9206728613540403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a project that revives a piece of 15th-century Korean court music, Chihwapyeong and Chwipunghyeong, composed upon the poem Songs of the Dragon Flying to Heaven. One of the earliest examples of Jeongganbo, a Korean musical notation system, the remaining version only consists of a rudimentary melody. Our research team, commissioned by the National Gugak (Korean Traditional Music) Center, aimed to transform this old melody into a performable arrangement for a six-part ensemble. Using Jeongganbo data acquired through bespoke optical music recognition, we trained a BERT-like masked language model and an encoder-decoder transformer model. We also propose an encoding scheme that strictly follows the structure of Jeongganbo and denotes note durations as positions. The resulting machine-transformed version of Chihwapyeong and Chwipunghyeong were evaluated by experts and performed by the Court Music Orchestra of National Gugak Center. Our work demonstrates that generative models can successfully be applied to traditional music with limited training data if combined with careful design.
- Abstract（参考訳）: 15世紀の朝鮮の宮廷音楽「チワピョン」と「チワピョンヒョン」を復活させるプロジェクトを紹介します。
韓国の音楽表記体系であるJeongganboの初期の例の1つで、残りのバージョンは初歩的なメロディのみで構成されている。
我々の研究チームは、ナショナル・グガック(韓国伝統音楽センター)に委託され、この古いメロディを6パートのアンサンブルのための演奏可能なアレンジに変換することを目指していました。
ベスポーク光音楽認識により取得したJeongganboデータを用いて,BERTのようなマスキング言語モデルとエンコーダ・デコーダ・トランスモデルを訓練した。
また,Jeongganboの構造を厳密に追従し,音符の長さを位置として示す符号化方式を提案する。
結果、ChwapyeongとChwipunghyeongの機械変換版は専門家によって評価され、ナショナル・グガック・センターのコート・ミュージック・オーケストラによって演奏された。
本研究は, 注意深い設計と組み合わせれば, 限られたトレーニングデータを用いて, 生成モデルを従来の音楽に適用できることを実証する。
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