論文の概要: PIAST: A Multimodal Piano Dataset with Audio, Symbolic and Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02551v1
- Date: Mon, 04 Nov 2024 19:34:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 14:58:38.519974
- Title: PIAST: A Multimodal Piano Dataset with Audio, Symbolic and Text
- Title（参考訳）: PIAST: オーディオ、シンボリック、テキストを備えたマルチモーダルピアノデータセット
- Authors: Hayeon Bang, Eunjin Choi, Megan Finch, Seungheon Doh, Seolhee Lee, Gyeong-Hoon Lee, Juan Nam,
- Abstract要約: PIAST(PIAST, PIano dataset with Audio, Symbolic, and Text)は、ピアノ音楽のデータセットである。
われわれはYouTubeから9,673曲を収集し、音楽の専門家による2,023曲の人間のアノテーションを追加した。
どちらも、オーディオ、テキスト、タグアノテーション、そして最先端のピアノの書き起こしとビート追跡モデルを利用したMIDIの書き起こしである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2457887864657513
- License:
- Abstract: While piano music has become a significant area of study in Music Information Retrieval (MIR), there is a notable lack of datasets for piano solo music with text labels. To address this gap, we present PIAST (PIano dataset with Audio, Symbolic, and Text), a piano music dataset. Utilizing a piano-specific taxonomy of semantic tags, we collected 9,673 tracks from YouTube and added human annotations for 2,023 tracks by music experts, resulting in two subsets: PIAST-YT and PIAST-AT. Both include audio, text, tag annotations, and transcribed MIDI utilizing state-of-the-art piano transcription and beat tracking models. Among many possible tasks with the multi-modal dataset, we conduct music tagging and retrieval using both audio and MIDI data and report baseline performances to demonstrate its potential as a valuable resource for MIR research.
- Abstract（参考訳）: ピアノ音楽は音楽情報検索(MIR)において重要な研究領域となっているが、テキスト・レーベルによるピアノ・ソロ音楽のデータセットの欠如は顕著である。
このギャップに対処するため、ピアノ音楽データセットPIAST(Audio, Symbolic, Text)を提案する。
セマンティックタグのピアノ固有の分類を利用して、YouTubeから9,673曲を収集し、音楽専門家による2,023曲の人間のアノテーションを加え、PIAST-YTとPIAST-ATの2つのサブセットを得た。
どちらも、オーディオ、テキスト、タグアノテーション、そして最先端のピアノの書き起こしとビート追跡モデルを利用したMIDIの書き起こしである。
マルチモーダルデータセットでは,音声とMIDIデータの両方を用いて音楽のタグ付けと検索を行い,ベースラインのパフォーマンスを報告する。
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