論文の概要: Maestoso: An Intelligent Educational Sketching Tool for Learning Music Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13889v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 20:46:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.641393
• Title: Maestoso: An Intelligent Educational Sketching Tool for Learning Music Theory
• Title（参考訳）: Maestoso:音楽理論を学ぶためのインテリジェントな教育的スケッチツール
• Authors: Paul Taele, Laura Barreto, Tracy Hammond,
• Abstract要約: マエストソ(Maestoso)は、初心者がスケッチ練習を通じて音楽理論を学ぶための教育ツールである。 本稿では,音楽構造要素の認識において,Maestosoが合理的に優れており,初級生は1回のセッションで導入音楽理論を快適に把握できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.744168250632383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Learning music theory not only has practical benefits for musicians to write, perform, understand, and express music better, but also for both non-musicians to improve critical thinking, math analytical skills, and music appreciation. However, current external tools applicable for learning music theory through writing when human instruction is unavailable are either limited in feedback, lacking a written modality, or assuming already strong familiarity of music theory concepts. In this paper, we describe Maestoso, an educational tool for novice learners to learn music theory through sketching practice of quizzed music structures. Maestoso first automatically recognizes students' sketched input of quizzed concepts, then relies on existing sketch and gesture recognition techniques to automatically recognize the input, and finally generates instructor-emulated feedback. From our evaluations, we demonstrate that Maestoso performs reasonably well on recognizing music structure elements and that novice students can comfortably grasp introductory music theory in a single session.
• Abstract（参考訳）: 音楽理論を学ぶことは、音楽家にとって、より良い音楽を書き、演奏し、理解し、表現することの実践的な利点だけでなく、批判的思考、数学的分析技術、音楽鑑賞を改善するために、音楽以外の者にとっても有益である。 しかし、人間の指導ができないときの記述を通じて音楽理論を学習するための現在の外部ツールには、フィードバックの制限、モダリティの欠如、あるいは既に音楽理論の概念に精通していると仮定されている。 本稿では,初級学習者を対象とした音楽理論学習ツールであるMaestosoについて述べる。 Maestosoは、まず学生のスケッチされた概念の入力を自動的に認識し、次に既存のスケッチとジェスチャー認識技術を使って入力を自動的に認識し、最後にインストラクターにエミュレートされたフィードバックを生成する。 評価の結果,Maestosoは音楽構造要素の認識に合理的に優れており,初級生は1回のセッションで導入音楽理論を快適に把握できることが示唆された。

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