論文の概要: TimeCues Studio: A Workspace for Music Annotation and Algorithm Prototyping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10338v1
- Date: Wed, 09 Sep 2026 15:35:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:09.084466
- Title: TimeCues Studio: A Workspace for Music Annotation and Algorithm Prototyping
- Title（参考訳）: TimeCues Studio: 音楽アノテーションとアルゴリズムプロトタイピングのためのワークスペース
- Abstract要約: TimeCues Studioは、アルゴリズム開発チームが音楽コーパスに注釈を付けるオープンソースのワークスペースである。
アノテータはいくつかのマーカータイプを設定し、あいまいさを認識したラベリングをグリッドロックされたタイムラインに配置し、多くの音楽特徴を視覚化する。
TimeCuesはMITライセンスで、1つのDocker Composeコマンドを介してデプロイされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.43034687894817
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimedia applications require precise music annotation-labeled positions, segments, or loops-placed by hand or algorithmically. Machine-learning algorithms are scalable and effective but need annotated training data, scarce for many tasks. TimeCues Studio is an open-source workspace where algorithm-development teams annotate a music corpus, compare detection algorithms against those annotations, and prototype new ones. Unlike existing tools built for a single track at a time, TimeCues targets teams annotating whole collections, tightly integrated with algorithm development. Annotators place several marker types-each supporting ambiguity-aware labeling-on a grid-locked timeline that visualizes many music features, including separated audio stems. The same timeline drives an algorithm-comparison engine with bundled baselines, a Python sandbox for prototyping new models, and an ambiguity-aware evaluator that honors the structured fields. The same visualization suits solo annotators on music-sync projects. TimeCues is MIT-licensed and deploys via one Docker Compose command.
- Abstract（参考訳）: マルチメディアアプリケーションは、手動またはアルゴリズムによって配置された正確な音楽アノテーションでラベル付けされた位置、セグメント、ループを必要とする。
機械学習アルゴリズムはスケーラブルで効果的だが、多くのタスクに不足する注釈付きトレーニングデータが必要である。
TimeCues Studioはオープンソースのワークスペースで、アルゴリズム開発チームが音楽コーパスに注釈を付け、検出アルゴリズムをアノテーションと比較し、新しいものを作る。
一度に1トラックで構築された既存のツールとは異なり、TimeCuesは全コレクションに注釈を付けるチームをターゲットにしており、アルゴリズム開発と密に統合されている。
アノテーションは、あいまいさを認識したラベリングをサポートするいくつかのマーカータイプをグリッドロックされたタイムラインに配置し、分離されたオーディオステムを含む多くの音楽特徴を可視化する。
同じタイムラインは、バンドルベースラインを備えたアルゴリズム比較エンジン、新しいモデルをプロトタイピングするためのPythonサンドボックス、構造化されたフィールドを尊重するあいまいさを意識した評価器を駆動する。
同じ視覚化は、音楽同期プロジェクトのソロアノテータに似ています。
TimeCuesはMITライセンスで、1つのDocker Composeコマンドを介してデプロイされる。
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