論文の概要: A Machine Learning Approach for MIDI to Guitar Tablature Conversion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10619v1
- Date: Sun, 12 Oct 2025 14:01:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 20:23:38.935603
- Title: A Machine Learning Approach for MIDI to Guitar Tablature Conversion
- Title（参考訳）: ギタータブラチュア変換のためのMIDIのための機械学習アプローチ
- Authors: Maximos Kaliakatsos-Papakostas, Gregoris Bastas, Dimos Makris, Dorien Herremans, Vassilis Katsouros, Petros Maragos,
- Abstract要約: 本稿では,MIDIをベースとした楽曲にギターの音節表記を割り当てる手法を提案する。
この戦略は機械学習に基づいており、フレットボード上で指がどれくらい伸びるかという基本的な仮定を必要とする。
提案手法は、ギターで演奏することができない、あるいは演奏できない音楽作品の書き起こしについても検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.416973100105633
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Guitar tablature transcription consists in deducing the string and the fret number on which each note should be played to reproduce the actual musical part. This assignment should lead to playable string-fret combinations throughout the entire track and, in general, preserve parsimonious motion between successive combinations. Throughout the history of guitar playing, specific chord fingerings have been developed across different musical styles that facilitate common idiomatic voicing combinations and motion between them. This paper presents a method for assigning guitar tablature notation to a given MIDI-based musical part (possibly consisting of multiple polyphonic tracks), i.e. no information about guitar-idiomatic expressional characteristics is involved (e.g. bending etc.) The current strategy is based on machine learning and requires a basic assumption about how much fingers can stretch on a fretboard; only standard 6-string guitar tuning is examined. The proposed method also examines the transcription of music pieces that was not meant to be played or could not possibly be played by a guitar (e.g. potentially a symphonic orchestra part), employing a rudimentary method for augmenting musical information and training/testing the system with artificial data. The results present interesting aspects about what the system can achieve when trained on the initial and augmented dataset, showing that the training with augmented data improves the performance even in simple, e.g. monophonic, cases. Results also indicate weaknesses and lead to useful conclusions about possible improvements.
- Abstract（参考訳）: ギタータトゥール文字は、弦と、各音符が演奏されるべきフレット番号を減算して、実際の楽譜を再生する。
この割り当ては、トラック全体を通して再生可能な文字列とフリートの組み合わせをもたらし、一般的には、連続する組み合わせ間の同調的な動きを保たなければならない。
ギター演奏の歴史を通じて、特定のコードフィンガーグは、共通の慣用的な発声の組み合わせとそれらの間の動きを促進する様々な音楽スタイルで発達してきた。
本稿では,MIDIをベースとしたギター演奏部(多声トラック)にギターの音節表記を割り当てる手法を提案する。つまり,ギターと音韻の表現特性に関する情報は関与しない(例えば曲げなど)。現在の戦略は機械学習に基づいており,フレットボード上で指がどれだけ伸びるかという基本的な前提を必要とする。
提案手法は,ギターによる演奏を意図せず,あるいは演奏できない楽曲(例えば交響楽団パート)の書き起こしについても検討し,音楽情報の拡大と人工データによるシステムの訓練・テストのための初歩的な手法を用いて検討した。
その結果、初期および拡張データセットでトレーニングすると、システムが何を達成できるかという興味深い側面が示され、拡張データによるトレーニングは、単純な、例えばモノフォニックなケースでも、パフォーマンスを改善することが示された。
結果として、弱点が示され、改善の可能性に関する有用な結論が導かれる。
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