論文の概要: ChordFormer: A Conformer-Based Architecture for Large-Vocabulary Audio Chord Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11840v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 14:35:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:17:19.629701
• Title: ChordFormer: A Conformer-Based Architecture for Large-Vocabulary Audio Chord Recognition
• Title（参考訳）: ChordFormer:大語彙音声コード認識のためのコンバータベースアーキテクチャ
• Authors: Muhammad Waseem Akram, Stefano Dettori, Valentina Colla, Giorgio Carlo Buttazzo,
• Abstract要約: 和音認識は、音楽分析における和音の記述的性質により、音楽情報検索において重要な課題となる。 この研究は、大きな語彙に対する構造的コード認識(トリアード、ベース、セブンズなど)に取り組むために設計された、新しいコンバータベースのアーキテクチャであるChordFormerを提案する。 ChordFormerは最先端モデルより優れており、フレームワイドの精度が2%向上し、大語彙のコードデータセットではクラスワイドの精度が6%向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2187048691454239
• License:
• Abstract: Chord recognition serves as a critical task in music information retrieval due to the abstract and descriptive nature of chords in music analysis. While audio chord recognition systems have achieved significant accuracy for small vocabularies (e.g., major/minor chords), large-vocabulary chord recognition remains a challenging problem. This complexity also arises from the inherent long-tail distribution of chords, where rare chord types are underrepresented in most datasets, leading to insufficient training samples. Effective chord recognition requires leveraging contextual information from audio sequences, yet existing models, such as combinations of convolutional neural networks, bidirectional long short-term memory networks, and bidirectional transformers, face limitations in capturing long-term dependencies and exhibit suboptimal performance on large-vocabulary chord recognition tasks. This work proposes ChordFormer, a novel conformer-based architecture designed to tackle structural chord recognition (e.g., triads, bass, sevenths) for large vocabularies. ChordFormer leverages conformer blocks that integrate convolutional neural networks with transformers, thus enabling the model to capture both local patterns and global dependencies effectively. By addressing challenges such as class imbalance through a reweighted loss function and structured chord representations, ChordFormer outperforms state-of-the-art models, achieving a 2% improvement in frame-wise accuracy and a 6% increase in class-wise accuracy on large-vocabulary chord datasets. Furthermore, ChordFormer excels in handling class imbalance, providing robust and balanced recognition across chord types. This approach bridges the gap between theoretical music knowledge and practical applications, advancing the field of large-vocabulary chord recognition.
• Abstract（参考訳）: 和音認識は、音楽分析における和音の抽象的・記述的性質から、音楽情報検索において重要な課題となる。 音声コード認識システムは小語彙(例えば、メジャー/マイナーコード)の精度は高いが、大語彙コード認識は依然として難しい問題である。 この複雑さは、ほとんどのデータセットでは希少なコードタイプが不足しており、訓練サンプルが不十分であるコード固有の長尾分布からも生じる。 効果的なコード認識には、音声シーケンスからのコンテキスト情報を活用する必要があるが、畳み込みニューラルネットワーク、双方向の長期メモリネットワーク、双方向トランスフォーマーの組み合わせのような既存のモデルでは、長期的な依存関係をキャプチャする際の制限に直面し、大語彙のコード認識タスクに最適なパフォーマンスを示す必要がある。 この研究はChordFormerを提案する。ChordFormerは、大きな語彙に対する構造的コード認識(例えば、三つ組、ベース、セブンス)に取り組むために設計された、新しいコンバータベースのアーキテクチャである。 ChordFormerは、畳み込みニューラルネットワークとトランスフォーマーを統合するコンフォーマーブロックを活用し、モデルがローカルパターンとグローバル依存関係の両方を効果的にキャプチャすることを可能にする。 再重み付き損失関数や構造化コード表現によるクラス不均衡などの課題に対処することで、CordFormerは最先端のモデルよりも優れ、フレームワイドの精度が2%向上し、大語彙のコードデータセットではクラスワイドの精度が6%向上した。 さらに、ChordFormerはクラス不均衡の処理に優れ、コードタイプ間で堅牢でバランスの取れた認識を提供する。 このアプローチは理論音楽知識と実践的応用のギャップを埋め、大語彙コード認識の分野を前進させる。

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