論文の概要: Development of Large Annotated Music Datasets using HMM-based Forced Viterbi Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14890v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 09:06:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 14:23:37.086552
- Title: Development of Large Annotated Music Datasets using HMM-based Forced Viterbi Alignment
- Title（参考訳）: HMMに基づく強制的ビタビアライメントを用いた大規模アノテート音楽データセットの開発
- Authors: S. Johanan Joysingh, P. Vijayalakshmi, T. Nagarajan,
- Abstract要約: 本稿では,任意の楽器のデータセットを生成するための,合理的で効率的な手法を提案する。
書き起こしのオンセットは手作業で検証され、ラベルは最大10ms、平均は5msである。
この方法は、異なる機器のためのATTシステムを構築するための具体的なデータセットを構築するための予備的なステップとして役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Datasets are essential for any machine learning task. Automatic Music Transcription (AMT) is one such task, where considerable amount of data is required depending on the way the solution is achieved. Considering the fact that a music dataset, complete with audio and its time-aligned transcriptions would require the effort of people with musical experience, it could be stated that the task becomes even more challenging. Musical experience is required in playing the musical instrument(s), and in annotating and verifying the transcriptions. We propose a method that would help in streamlining this process, making the task of obtaining a dataset from a particular instrument easy and efficient. We use predefined guitar exercises and hidden Markov model(HMM) based forced viterbi alignment to accomplish this. The guitar exercises are designed to be simple. Since the note sequence are already defined, HMM based forced viterbi alignment provides time-aligned transcriptions of these audio files. The onsets of the transcriptions are manually verified and the labels are accurate up to 10ms, averaging at 5ms. The contributions of the proposed work is two fold, i) a well streamlined and efficient method for generating datasets for any instrument, especially monophonic and, ii) an acoustic plectrum guitar dataset containing wave files and transcriptions in the form of label files. This method will aid as a preliminary step towards building concrete datasets for building AMT systems for different instruments.
- Abstract（参考訳）: データセットはあらゆる機械学習タスクに不可欠です。
AMT(Automatic Music Transcription)は、ソリューションの達成方法に応じて大量のデータを必要とするタスクである。
音楽データセットが音声と時間順の書き起こしで完備していると、音楽経験を持つ人々の努力が要るという事実を考えると、その作業はさらに困難になる。
音楽経験は、楽器の演奏や、注釈付けや転写の検証に必要である。
本稿では,このプロセスの合理化に役立ち,特定の機器からデータセットを取得するタスクを簡単かつ効率的にする手法を提案する。
我々は、事前に定義されたギターエクササイズと隠れマルコフモデル(HMM)に基づく強制的なビタビアライメントを用いてこれを実現する。
ギターのエクササイズはシンプルに設計されています。
ノートシーケンスはすでに定義されているので、HMMベースの強制的なビタビアライメントはこれらのオーディオファイルのタイムアラインな書き起こしを提供する。
書き起こしのオンセットは手作業で検証され、ラベルは最大10ms、平均は5msである。
提案された研究の貢献は2つある。
一 いかなる楽器、特にモノフォニックのデータセットを生成するためのよく整合的で効率的な方法
二 ウェーブファイル及びラベルファイルの形式で書き起こしを含むアコースティック・プレクトルムギターデータセット。
この方法は、異なる機器のためのATTシステムを構築するための具体的なデータセットを構築するための予備的なステップとして役立つ。
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