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J-GLOBAL ID：202002259622633151   整理番号：20A2500293

セルフアテンションベースのインスタンスセグメンテーションによるマルチ楽器自動音楽転写【JST・京大機械翻訳】

Multi-Instrument Automatic Music Transcription With Self-Attention-Based Instance Segmentation

著者 (3件)： Wu Yu-Te (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan Normal University, Taiepi, Taiwan) ,  Chen Berlin (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan Normal University, Taiepi, Taiwan) ,  Su Li (Institute of Information Science, Academia Sinica, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 28  ページ： 2796-2809  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多入力自動音楽転写(AMT)は音楽情報検索(MIR)の分野では重要だがあまり研究されていない問題である。従来のAMT研究に直面したすべての困難で,マルチインスツルメントAMTは,高レベル音楽意味モデリング,多重属性のための効率的訓練方法,およびシステム性能評価のための明確な問題シナリオに関する更なる調査を必要とする。本論文では,ピッチ顕著性,新しい深層学習技術,およびマルチオブジェクト認識,インスタンスセグメンテーション,およびコンピュータビジョンにおける画像対画像変換によって部分的にヒントを得た概念を指定する信号処理技法によるマルチインスツルメントAMT法を提案した。提案手法は,マルチインスツルメントノートトラッキングを含むマルチインスツルメントAMTにおけるすべてのサブタスクに対して柔軟であり,以前には研究されていなかったタスクである。最先端の性能もマルチピッチストリーミングのサブタスクにおいて報告した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音楽 ,  *セグメンテーション ,  *楽器 ,  信号処理 ,  物体認識 ,  多重化 ,  コンピュータビジョン ,  画像変換 ,  転写 ,  ストリーミング
準シソーラス用語： 音楽情報検索 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： インスタンス ,  セグメンテーション ,  マルチ ,  楽器 ,  音楽 ,  転写