論文の概要: Audio-to-Score Conversion Model Based on Whisper methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17209v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 17:31:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:29:35.053174
• Title: Audio-to-Score Conversion Model Based on Whisper methodology
• Title（参考訳）: ウィスパー手法に基づく音声-スコア変換モデル
• Authors: Hongyao Zhang, Bohang Sun,
• Abstract要約: この論文は、音楽情報をトークンに変換するカスタム表記システムである"Orpheus' Score"を革新的に導入している。 実験によると、従来のアルゴリズムと比較して、モデルは精度と性能を大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This thesis develops a Transformer model based on Whisper, which extracts melodies and chords from music audio and records them into ABC notation. A comprehensive data processing workflow is customized for ABC notation, including data cleansing, formatting, and conversion, and a mutation mechanism is implemented to increase the diversity and quality of training data. This thesis innovatively introduces the "Orpheus' Score", a custom notation system that converts music information into tokens, designs a custom vocabulary library, and trains a corresponding custom tokenizer. Experiments show that compared to traditional algorithms, the model has significantly improved accuracy and performance. While providing a convenient audio-to-score tool for music enthusiasts, this work also provides new ideas and tools for research in music information processing.
• Abstract（参考訳）: この論文では、Whisperに基づくトランスフォーマーモデルを開発し、音楽オーディオから旋律や和音を抽出し、ABC表記に記録する。 データクリーニング、フォーマッティング、変換を含むABC表記のための包括的なデータ処理ワークフローをカスタマイズし、トレーニングデータの多様性と品質を高めるために突然変異機構を実装する。 この論文は、音楽情報をトークンに変換し、独自の語彙ライブラリを設計し、対応するカスタムトークンライザを訓練するカスタム表記システムである「オルフェウススコア」を革新的に導入している。 実験によると、従来のアルゴリズムと比較して、モデルは精度と性能を大幅に改善した。 音楽愛好家のための便利なオーディオ・スコアツールを提供する一方で、この研究は音楽情報処理の研究のための新しいアイデアとツールも提供する。

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