論文の概要: MIDI-to-Tab: Guitar Tablature Inference via Masked Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05024v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 12:25:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 15:56:59.506782
• Title: MIDI-to-Tab: Guitar Tablature Inference via Masked Language Modeling
• Title（参考訳）: MIDI-to-Tab:マスク言語モデリングによるギタータブラチュア推論
• Authors: Drew Edwards, Xavier Riley, Pedro Sarmento, Simon Dixon,
• Abstract要約: シンボリックギターのタブリング推定のための新しいディープラーニングソリューションを提案する。 我々は、文字列に音符を割り当てるために、マスク付き言語モデリングパラダイムでエンコーダ・デコーダ変換モデルを訓練する。 このモデルは、まず25K以上のタブチュアのデータセットであるDadaGPで事前トレーニングされ、その後、プロが書き起こしたギター演奏のキュレートセットで微調整される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.150307957212576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Guitar tablatures enrich the structure of traditional music notation by assigning each note to a string and fret of a guitar in a particular tuning, indicating precisely where to play the note on the instrument. The problem of generating tablature from a symbolic music representation involves inferring this string and fret assignment per note across an entire composition or performance. On the guitar, multiple string-fret assignments are possible for most pitches, which leads to a large combinatorial space that prevents exhaustive search approaches. Most modern methods use constraint-based dynamic programming to minimize some cost function (e.g.\ hand position movement). In this work, we introduce a novel deep learning solution to symbolic guitar tablature estimation. We train an encoder-decoder Transformer model in a masked language modeling paradigm to assign notes to strings. The model is first pre-trained on DadaGP, a dataset of over 25K tablatures, and then fine-tuned on a curated set of professionally transcribed guitar performances. Given the subjective nature of assessing tablature quality, we conduct a user study amongst guitarists, wherein we ask participants to rate the playability of multiple versions of tablature for the same four-bar excerpt. The results indicate our system significantly outperforms competing algorithms.
• Abstract（参考訳）: ギター・タブラチュアは、特定のチューニングにおいて、ギターの弦とフレットに各音符を割り当て、楽器の音符をどこで演奏するかを正確に示すことによって、伝統的な音楽表記の構造を充実させる。 シンボリックな音楽表現から表象を生成する問題は、この文字列と音符毎のフレット代入を作曲や演奏全体にわたって推測することである。 ギターでは、ほとんどのピッチに対して複数の文字列フリート割り当てが可能であるため、徹底的な探索アプローチを阻害する大きな組合せ空間が生じる。 現代のほとんどの手法は制約に基づく動的プログラミングを使ってコスト関数を最小化している(例えば手の位置運動)。 本研究では,シンボリックギターのタブラ推定のための新しい深層学習手法を提案する。 我々は、文字列に音符を割り当てるために、マスク付き言語モデリングパラダイムでエンコーダ・デコーダ変換モデルを訓練する。 このモデルは、まず25K以上のタブチュアのデータセットであるDadaGPで事前トレーニングされ、その後、プロが書き起こしたギター演奏のキュレートセットで微調整される。 タブラチュアの質を評価する主観的な性質を考慮し、ギタリスト間のユーザスタディを行い、同じ4バーの抜粋に対して複数バージョンのタブラチュアの演奏性を評価する。 その結果,本システムは競合するアルゴリズムよりも優れていた。

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