論文の概要: Source Separation & Automatic Transcription for Music

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06703v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 17:49:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:52:57.656667
• Title: Source Separation & Automatic Transcription for Music
• Title（参考訳）: 音楽の音源分離と自動転写
• Authors: Bradford Derby, Lucas Dunker, Samarth Galchar, Shashank Jarmale, Akash Setti,
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドのパイプラインを作成し、最初のオーディオ・ミックスを楽器の幹に分割し、MIDIファイルに変換し、各楽器の楽譜に書き起こす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Source separation is the process of isolating individual sounds in an auditory mixture of multiple sounds [1], and has a variety of applications ranging from speech enhancement and lyric transcription [2] to digital audio production for music. Furthermore, Automatic Music Transcription (AMT) is the process of converting raw music audio into sheet music that musicians can read [3]. Historically, these tasks have faced challenges such as significant audio noise, long training times, and lack of free-use data due to copyright restrictions. However, recent developments in deep learning have brought new promising approaches to building low-distortion stems and generating sheet music from audio signals [4]. Using spectrogram masking, deep neural networks, and the MuseScore API, we attempt to create an end-to-end pipeline that allows for an initial music audio mixture (e.g...wav file) to be separated into instrument stems, converted into MIDI files, and transcribed into sheet music for each component instrument.
• Abstract（参考訳）: 音源分離は、複数の音の聴覚的混合の中で個々の音を分離するプロセスであり、音声強調や歌詞の書き起こし[2]から音楽のためのデジタルオーディオ制作まで様々な応用がある。 さらに、AMT(Automatic Music Transcription)は、音楽家たちが読める楽譜に生の楽譜を変換するプロセスである。 歴史的にこれらのタスクは、大きなオーディオノイズ、長いトレーニング時間、著作権制限によるフリーユースデータの欠如といった課題に直面してきた。 しかし,近年の深層学習の発展は,低歪みの茎を構築し,音声信号から楽譜を生成するための新たな有望なアプローチをもたらした[4]。 スペクトログラムマスキング、ディープニューラルネットワーク、MuseScore APIを使用して、各コンポーネントの楽器に対して、最初のオーディオミックス(例えば、wavファイル)を楽器の茎に分割し、MIDIファイルに変換し、シート音楽に書き起こすことができるエンドツーエンドパイプラインを作成しようとしています。

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