論文の概要: Advancing Multi-Instrument Music Transcription: Results from the 2025 AMT Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27528v1
- Date: Sun, 29 Mar 2026 05:41:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.004541
- Title: Advancing Multi-Instrument Music Transcription: Results from the 2025 AMT Challenge
- Title（参考訳）: マルチインスツルメンツによる楽曲の書き起こしの強化:2025 AMTチャレンジの結果から
- Authors: Ojas Chaturvedi, Kayshav Bhardwaj, Tanay Gondil, Benjamin Shiue-Hal Chou, Kristen Yeon-Ji Yun, Yung-Hsiang Lu, Yujia Yan, Sungkyun Chang,
- Abstract要約: 本稿では,マルチストラクチャリングの進歩をベンチマークするオンラインコンペである2025 Automatic Music Transcription (AMT) Challengeの結果について述べる。
その結果、転写精度の向上とポリフォニーと音色変化の扱いの難しさの両面を浮き彫りにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.633068645069583
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents the results of the 2025 Automatic Music Transcription (AMT) Challenge, an online competition to benchmark progress in multi-instrument transcription. Eight teams submitted valid solutions; two outperformed the baseline MT3 model. The results highlight both advances in transcription accuracy and the remaining difficulties in handling polyphony and timbre variation. We conclude with directions for future challenges: broader genre coverage and stronger emphasis on instrument detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチストラクチャリングの進歩をベンチマークするオンラインコンペである2025 Automatic Music Transcription (AMT) Challengeの結果について述べる。
8つのチームが有効なソリューションを提出し、2つのチームがベースラインMT3モデルを上回った。
その結果、転写精度の向上とポリフォニーと音色変化の扱いの難しさの両面を浮き彫りにした。
今後の課題として,幅広いジャンルをカバーし,楽器検出を強く重視する方向を定めている。
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