論文の概要: Evaluating Interval-based Tokenization for Pitch Representation in Symbolic Music Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04630v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 17:22:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:54:40.995181
• Title: Evaluating Interval-based Tokenization for Pitch Representation in Symbolic Music Analysis
• Title（参考訳）: 記号的音楽解析におけるピッチ表現のための区間的トークン化の評価
• Authors: Dinh-Viet-Toan Le, Louis Bigo, Mikaela Keller,
• Abstract要約: インターバルベースのトークン化を構築するための一般的なフレームワークを紹介する。 間隔ベースのトークン化によってモデルの性能が向上し、説明可能性も向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10241134756773229
• License:
• Abstract: Symbolic music analysis tasks are often performed by models originally developed for Natural Language Processing, such as Transformers. Such models require the input data to be represented as sequences, which is achieved through a process of tokenization. Tokenization strategies for symbolic music often rely on absolute MIDI values to represent pitch information. However, music research largely promotes the benefit of higher-level representations such as melodic contour and harmonic relations for which pitch intervals turn out to be more expressive than absolute pitches. In this work, we introduce a general framework for building interval-based tokenizations. By evaluating these tokenizations on three music analysis tasks, we show that such interval-based tokenizations improve model performances and facilitate their explainability.
• Abstract（参考訳）: シンボリック音楽分析タスクは、トランスフォーマーなどの自然言語処理用に開発されたモデルによってしばしば実行される。 このようなモデルは入力データをシーケンスとして表現することを必要とし、トークン化のプロセスを通じて達成される。 シンボリック音楽のトークン化戦略は、ピッチ情報を表現するために絶対MIDI値に依存することが多い。 しかし、音楽研究は、音程間隔が絶対音程よりも表現力が高いというメロディ的輪郭や調和関係のような高次表現の利点を大いに推進している。 本稿では,インターバルベースのトークン化を構築するための一般的なフレームワークを紹介する。 これらのトークン化を3つの音楽分析タスクで評価することにより、区間ベースのトークン化がモデル性能を改善し、それらの説明可能性を高めることを示す。

関連論文リスト

• End-to-end Piano Performance-MIDI to Score Conversion with Transformers [26.900974153235456]
  実世界のピアノ演奏-MIDIファイルから直接詳細な楽譜を構築するエンド・ツー・エンドのディープ・ラーニング・アプローチを提案する。 シンボリック・ミュージック・データのための新しいトークン化表現を備えたモダン・トランスフォーマー・ベース・アーキテクチャを提案する。 また,本手法は,演奏データからトリルマークやステム方向などの表記法の詳細を直接予測する最初の方法でもある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T20:11:37Z)
• Multi-view MidiVAE: Fusing Track- and Bar-view Representations for Long Multi-track Symbolic Music Generation [50.365392018302416]
  長い多トラックのシンボリック・ミュージックを効果的にモデル化・生成するVAE手法の先駆者の一つであるMulti-view MidiVAEを提案する。 我々は,ハイブリッドな変分符号化・復号化戦略を用いて,楽器の特徴と調和,および楽曲のグローバルおよびローカルな情報に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T08:41:01Z)
• Impact of time and note duration tokenizations on deep learning symbolic music modeling [0.0]
  共通トークン化手法を解析し、時間と音符の持続時間表現を実験する。 明示的な情報がタスクによってより良い結果をもたらすことを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T16:56:37Z)
• RMSSinger: Realistic-Music-Score based Singing Voice Synthesis [56.51475521778443]
  RMS-SVSは、異なる音符タイプでリアル音楽のスコアを与えられた高品質な歌声を生成することを目的としている。 RMS-SVS方式であるRMSSingerを提案する。 RMSSingerでは,時間を要する音素の持続時間アノテーションと複雑な音素レベルのメルノートアライメントを避けるために,単語レベルのモデリングを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T03:57:51Z)
• Exploring the Efficacy of Pre-trained Checkpoints in Text-to-Music Generation Task [86.72661027591394]
  テキスト記述から完全で意味論的に一貫したシンボリック音楽の楽譜を生成する。 テキスト・音楽生成タスクにおける自然言語処理のための公開チェックポイントの有効性について検討する。 実験結果から, BLEUスコアと編集距離の類似性において, 事前学習によるチェックポイントの使用による改善が統計的に有意であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T07:19:17Z)
• Museformer: Transformer with Fine- and Coarse-Grained Attention for Music Generation [138.74751744348274]
  本研究では,音楽生成に新たな細粒度・粗粒度対応トランスフォーマーであるMuseformerを提案する。 具体的には、細かな注意を払って、特定のバーのトークンは、音楽構造に最も関係のあるバーのトークンに、直接参加する。 粗い注意を払って、トークンは計算コストを減らすために、それぞれのトークンではなく他のバーの要約にのみ参加する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T07:31:56Z)
• Cadence Detection in Symbolic Classical Music using Graph Neural Networks [7.817685358710508]
  本稿では,シンボルスコアのグラフ表現を中間的手段として提示し,ケイデンス検出課題を解決する。 グラフ畳み込みネットワークを用いた不均衡ノード分類問題としてケイデンス検出にアプローチする。 実験の結果,グラフ畳み込みは,非局所的コンテキストを符号化する特殊な特徴を考案する必要がなく,ケイデンス検出を支援する非局所的特徴を学習できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T12:39:57Z)
• Exploring single-song autoencoding schemes for audio-based music structure analysis [6.037383467521294]
  この研究は、低次元のオートエンコーダを訓練し、特定の歌に特有の潜在/圧縮表現を学習する「ピース固有」オートエンコード方式を探求する。 提案手法は,3秒耐性を有する教師付き最先端手法の性能レベルを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T13:48:25Z)
• Score-informed Networks for Music Performance Assessment [64.12728872707446]
  MPAモデルにスコア情報を組み込んだディープニューラルネットワークに基づく手法はまだ研究されていない。 スコアインフォームド性能評価が可能な3つのモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-01T07:46:24Z)
• Visual Attention for Musical Instrument Recognition [72.05116221011949]
  本研究では,楽器認識の性能向上を図るため,音節時間感覚における注意機構,すなわち視覚的注意(la visual attention)の活用について検討する。 第1のアプローチは,各音節時間インスタンスに基づく予測をアグリゲーション前に注意重み付けし,最終的な予測を生成するスライディング・ウインドウ・パラダイムに注意機構を適用した。 第2のアプローチは、ネットワークがスペクトログラムの一部にのみ参加し、限られた回数の視覚的注意を前提として、次にどこに出席するかを決定する、反復的な視覚的注意モデルに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T03:56:44Z)
• Continuous Melody Generation via Disentangled Short-Term Representations and Structural Conditions [14.786601824794369]
  ユーザが指定したシンボリックシナリオと過去の音楽コンテキストを組み合わせることで,メロディーを構成するモデルを提案する。 本モデルでは,8拍子の音符列を基本単位として長い旋律を生成でき,一貫したリズムパターン構造を他の特定の歌と共有することができる。 その結果,本モデルが生成する音楽は,顕著な繰り返し構造,豊かな動機,安定したリズムパターンを有する傾向が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-05T06:23:44Z)

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。