論文の概要: TapToTab : Video-Based Guitar Tabs Generation using AI and Audio Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08618v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 08:17:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 17:18:35.852111
- Title: TapToTab : Video-Based Guitar Tabs Generation using AI and Audio Analysis
- Title（参考訳）: TapToTab : AIとオーディオ分析を用いたビデオベースギタータブ生成
- Authors: Ali Ghaleb, Eslam ElSadawy, Ihab Essam, Mohamed Abdelhakim, Seif-Eldin Zaki, Natalie Fahim, Razan Bayoumi, Hanan Hindy,
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニング,特にリアルタイムフレットボード検出のためのYOLOモデルを活用した高度なアプローチを提案する。
実験の結果,従来の手法に比べて検出精度とロバスト性は著しく向上した。
本稿では,ビデオ録音からギタータブを自動生成することで,ギター指導に革命をもたらすことを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The automation of guitar tablature generation from video inputs holds significant promise for enhancing music education, transcription accuracy, and performance analysis. Existing methods face challenges with consistency and completeness, particularly in detecting fretboards and accurately identifying notes. To address these issues, this paper introduces an advanced approach leveraging deep learning, specifically YOLO models for real-time fretboard detection, and Fourier Transform-based audio analysis for precise note identification. Experimental results demonstrate substantial improvements in detection accuracy and robustness compared to traditional techniques. This paper outlines the development, implementation, and evaluation of these methodologies, aiming to revolutionize guitar instruction by automating the creation of guitar tabs from video recordings.
- Abstract（参考訳）: ビデオ入力によるギター・タブチュア生成の自動化は、音楽教育、転写精度、演奏解析を向上させる大きな可能性を秘めている。
既存の手法は、一貫性と完全性、特にフレットボードを検出し、正確に音符を識別する際の課題に直面している。
これらの問題に対処するために,ディープラーニング,特にリアルタイムフレッシュボード検出のためのYOLOモデルと,正確な音符識別のためのフーリエ変換に基づく音声解析の高度なアプローチを提案する。
実験の結果,従来の手法に比べて検出精度とロバスト性は著しく向上した。
本稿では,これらの手法の開発,実装,評価について概説し,ビデオ録音からギタータブを自動生成することでギター指導に革命をもたらすことを目的とする。
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