Fugu-MT 論文翻訳(概要): TheGlueNote: Learned Representations for Robust and Flexible Note Alignment

論文の概要: TheGlueNote: Learned Representations for Robust and Flexible Note Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04309v1
Date: Thu, 8 Aug 2024 08:42:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-09 16:08:12.655976
Title: TheGlueNote: Learned Representations for Robust and Flexible Note Alignment
Title（参考訳）: TheGlueNote:ロバストでフレキシブルなノートアライメントのための学習された表現
Authors: Silvan David Peter, Gerhard Widmer,
Abstract要約: 変換器エンコーダネットワークであるTheGlueNoteが,2つの512音列のペア音符類似度を予測する方法を示す。我々のアプローチは、ノートアライメントの正確さの観点から、最先端の手法と同等に動作し、バージョンミスマッチに対してかなり堅牢であり、MIDIファイルの任意のペアで直接動作する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.997809845676912
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Note alignment refers to the task of matching individual notes of two versions of the same symbolically encoded piece. Methods addressing this task commonly rely on sequence alignment algorithms such as Hidden Markov Models or Dynamic Time Warping (DTW) applied directly to note or onset sequences. While successful in many cases, such methods struggle with large mismatches between the versions. In this work, we learn note-wise representations from data augmented with various complex mismatch cases, e.g. repeats, skips, block insertions, and long trills. At the heart of our approach lies a transformer encoder network - TheGlueNote - which predicts pairwise note similarities for two 512 note subsequences. We postprocess the predicted similarities using flavors of weightedDTW and pitch-separated onsetDTW to retrieve note matches for two sequences of arbitrary length. Our approach performs on par with the state of the art in terms of note alignment accuracy, is considerably more robust to version mismatches, and works directly on any pair of MIDI files.
Abstract（参考訳）: ノートアライメント(英: Noteアライメント)とは、同じ記号で符号化された2つのバージョンの個々の音符をマッチングするタスクである。このタスクに対処する方法は、通常、ノートやオンセットシーケンスに直接適用される隠れマルコフモデルや動的時間ウォーピング(DTW)のようなシーケンスアライメントアルゴリズムに依存する。多くの場合は成功したが、このような手法はバージョン間の大きなミスマッチに悩まされる。本研究では,様々な複雑なミスマッチ,例えばリピート,スキップ,ブロック挿入,長いトリルを付加したデータからノートワイズ表現を学習する。このアプローチの中心には、トランスフォーマーエンコーダネットワークであるTheGlueNoteがあります。重み付きDTWとピッチ分離したonsetDTWのフレーバーを用いて予測類似性を後処理し,任意の長さの2列の音符一致を検索する。我々の手法は、ノートアライメントの正確さの観点から最先端の手法と同等に動作し、バージョンミスマッチに対してかなり堅牢であり、MIDIファイルの任意のペアで直接動作する。

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