論文の概要: Synthesising Handwritten Music with GANs: A Comprehensive Evaluation of CycleWGAN, ProGAN, and DCGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16405v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 14:10:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:36.235563
• Title: Synthesising Handwritten Music with GANs: A Comprehensive Evaluation of CycleWGAN, ProGAN, and DCGAN
• Title（参考訳）: GANを用いた手書き楽曲の合成:CycleWGAN, ProGAN, DCGANの総合評価
• Authors: Elona Shatri, Kalikidhar Palavala, George Fazekas,
• Abstract要約: 本稿では,現実的な手書き楽譜の合成にGAN(Generative Adversarial Networks)を適用し,データ不足問題に対処する。 本稿では,3種類のGANモデル(DCGAN, ProGAN, CycleWGAN)について,多彩で高品質な手書き音楽画像を生成する能力の比較を行った。 スタイル伝達とトレーニングの安定性を向上させるCycleWGANモデルは,定性評価と定量的評価の両方において,DCGANとProGANを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The generation of handwritten music sheets is a crucial step toward enhancing Optical Music Recognition (OMR) systems, which rely on large and diverse datasets for optimal performance. However, handwritten music sheets, often found in archives, present challenges for digitisation due to their fragility, varied handwriting styles, and image quality. This paper addresses the data scarcity problem by applying Generative Adversarial Networks (GANs) to synthesise realistic handwritten music sheets. We provide a comprehensive evaluation of three GAN models - DCGAN, ProGAN, and CycleWGAN - comparing their ability to generate diverse and high-quality handwritten music images. The proposed CycleWGAN model, which enhances style transfer and training stability, significantly outperforms DCGAN and ProGAN in both qualitative and quantitative evaluations. CycleWGAN achieves superior performance, with an FID score of 41.87, an IS of 2.29, and a KID of 0.05, making it a promising solution for improving OMR systems.
• Abstract（参考訳）: 手書き音楽シートの生成は、最適なパフォーマンスのために大規模で多様なデータセットに依存する光学音楽認識(OMR)システムを強化するための重要なステップである。 しかし、しばしばアーカイブで見られる手書きの楽譜は、その脆弱さ、様々な手書きスタイル、画像品質などの理由から、デジタル化の課題を提示している。 本稿では,現実的な手書き楽譜の合成にGAN(Generative Adversarial Networks)を適用し,データ不足問題に対処する。 本稿では,3種類のGANモデル(DCGAN, ProGAN, CycleWGAN)について,多彩で高品質な手書き音楽画像を生成する能力の比較を行った。 スタイル転送とトレーニングの安定性を向上させるCycleWGANモデルは,定性評価と定量的評価の両方において,DCGANとProGANを著しく上回っている。 CycleWGANは、FIDスコアが41.87、ISが2.29、KIDが0.05であり、OMRシステムを改善するための有望なソリューションである。

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