論文の概要: Improving Musical Instrument Classification with Advanced Machine Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00275v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 00:13:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:52.868307
• Title: Improving Musical Instrument Classification with Advanced Machine Learning Techniques
• Title（参考訳）: 高度な機械学習技術による楽器分類の改善
• Authors: Joanikij Chulev,
• Abstract要約: 近年の機械学習、特にディープラーニングの進歩により、楽器を音声信号から識別し分類する能力が強化されている。 本研究では,Naive Bayes,Support Vector Machines,Random Forests,AdaBoostやXGBoostといったBootingテクニックなど,さまざまな機械学習手法を適用した。 これらの手法の有効性を,注釈付き音声の大規模リポジトリであるN Synthデータセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Musical instrument classification, a key area in Music Information Retrieval, has gained considerable interest due to its applications in education, digital music production, and consumer media. Recent advances in machine learning, specifically deep learning, have enhanced the capability to identify and classify musical instruments from audio signals. This study applies various machine learning methods, including Naive Bayes, Support Vector Machines, Random Forests, Boosting techniques like AdaBoost and XGBoost, as well as deep learning models such as Convolutional Neural Networks and Artificial Neural Networks. The effectiveness of these methods is evaluated on the NSynth dataset, a large repository of annotated musical sounds. By comparing these approaches, the analysis aims to showcase the advantages and limitations of each method, providing guidance for developing more accurate and efficient classification systems. Additionally, hybrid model testing and discussion are included. This research aims to support further studies in instrument classification by proposing new approaches and future research directions.
• Abstract（参考訳）: 音楽情報検索における重要な分野である楽器分類は、教育、デジタル音楽制作、消費者メディアに応用されていることから、かなりの関心を集めている。 近年の機械学習、特にディープラーニングの進歩により、楽器を音声信号から識別し分類する能力が強化されている。 この研究は、Naive Bayes、Support Vector Machines、Random Forests、AdaBoostやXGBoostのようなブースティングテクニック、畳み込みニューラルネットワークやニューラルネットワークのようなディープラーニングモデルなど、さまざまな機械学習手法を適用している。 これらの手法の有効性を,注釈付き音声の大規模リポジトリであるNSynthデータセットを用いて評価した。 これらの手法を比較することで,各手法の利点と限界を明らかにし,より正確かつ効率的な分類システムを開発するためのガイダンスを提供する。 さらに、ハイブリッドモデルテストや議論も含まれる。 本研究は,新しいアプローチと今後の研究方向性を提案することで,計器分類のさらなる研究を支援することを目的とする。

関連論文リスト

• Music Genre Classification: Training an AI model [0.0]
  音楽ジャンル分類は、音声信号の処理に機械学習モデルと技法を利用する分野である。 本研究では,音楽ジャンル分類のための機械学習アルゴリズムについて,音声信号から抽出した特徴を用いて検討する。 ジャンル分類のための機械学習モデルの堅牢性を評価し、その結果を比較することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T23:07:01Z)
• CLASSify: A Web-Based Tool for Machine Learning [0.0]
  本稿では、機械学習の分類問題の自動化ツールについて、学習モデルのプロセスを簡単にし、結果を生成するとともに、データに対する情報的可視化と洞察を提供する。 CLASSifyは、機械学習の知識を必要とせずに分類問題を解決するオープンソースのツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T15:51:36Z)
• Music Genre Classification with ResNet and Bi-GRU Using Visual Spectrograms [4.354842354272412]
  手動のジャンル分類の限界は、より高度なシステムの必要性を強調している。 従来の機械学習技術はジャンル分類の可能性を示してきたが、音楽データの完全な複雑さを捉えられなかった。 本研究では,視覚スペクトログラムを入力として用いる新しいアプローチを提案し,Residual Neural Network(ResNet)とGated Recurrent Unit(GRU)の強みを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T11:10:06Z)
• Music Instrument Classification Reprogrammed [79.68916470119743]
  プログラム」とは、事前学習されたモデルの入力と出力の両方を修正・マッピングすることで、もともと異なるタスクをターゲットにした、事前学習された深層・複雑なニューラルネットワークを利用する手法である。 本研究では,異なるタスクで学習した表現のパワーを効果的に活用できることを実証し,結果として得られた再プログラムシステムは,訓練パラメータのごく一部で,同等あるいはそれ以上の性能を持つシステムでも実行可能であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T18:26:01Z)
• Ten Quick Tips for Deep Learning in Biology [116.78436313026478]
  機械学習は、データのパターンを認識し、予測モデリングに使用するアルゴリズムの開発と応用に関係している。 ディープラーニングは、独自の機械学習のサブフィールドになっている。 生物学的研究の文脈において、ディープラーニングは高次元の生物学的データから新しい洞察を導き出すためにますます使われてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T21:02:44Z)
• Sequence Generation using Deep Recurrent Networks and Embeddings: A study case in music [69.2737664640826]
  本稿では,異なる種類の記憶機構(メモリセル)について評価し,音楽合成分野におけるその性能について検討する。 提案したアーキテクチャの性能を自動評価するために,定量的な測定値のセットが提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T14:19:19Z)
• Detecting Generic Music Features with Single Layer Feedforward Network using Unsupervised Hebbian Computation [3.8707695363745223]
  著者らは、人気のあるオープンソース音楽コーパスから、そのような特徴に関する情報を抽出する。 彼らは同じデータセットを使用して、一層ニューラルネットワークに教師なしのヘビアン学習技術を適用する。 教師なしトレーニングアルゴリズムは、提案したニューラルネットワークを強化し、音楽特徴の検出を成功させるために90.36%の精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-31T13:57:31Z)
• dMelodies: A Music Dataset for Disentanglement Learning [70.90415511736089]
  我々は、研究者が様々な領域でアルゴリズムの有効性を実証するのに役立つ新しいシンボリック・ミュージック・データセットを提案する。 これはまた、音楽用に特別に設計されたアルゴリズムを評価する手段を提供する。 データセットは、遠絡学習のためのディープネットワークのトレーニングとテストに十分な大きさ(約13万データポイント)である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-29T19:20:07Z)
• Spiking Neural Networks Hardware Implementations and Challenges: a Survey [53.429871539789445]
  スパイキングニューラルネットワークは、ニューロンとシナプスの操作原理を模倣する認知アルゴリズムである。 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装の現状について述べる。 本稿では,これらのイベント駆動アルゴリズムの特性をハードウェアレベルで活用するための戦略について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T13:24:00Z)
• From Artificial Neural Networks to Deep Learning for Music Generation -- History, Concepts and Trends [0.0]
  本稿では,ディープラーニング技術に基づく音楽生成のチュートリアルを提供する。 1980年代後半から、音楽生成のための人工ニューラルネットワークを用いて、いくつかの初期の作品を分析している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T00:33:56Z)
• RL-Duet: Online Music Accompaniment Generation Using Deep Reinforcement Learning [69.20460466735852]
  本稿では,オンライン伴奏生成のための深層強化学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは人体に応答し,メロディック,ハーモニック,多種多様な機械部品を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-08T03:53:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。