深層学習ベースギター構造転写システムにおける実現可能性とペアワイズ尤度を考慮したデータ駆動方法論【JST・京大機械翻訳】

Cwitkowitz Frank; Driedger Jonathan; Duan Zhiyao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212231461690 整理番号：22P0333382

深層学習ベースギター構造転写システムにおける実現可能性とペアワイズ尤度を考慮したデータ駆動方法論【JST・京大機械翻訳】

A Data-Driven Methodology for Considering Feasibility and Pairwise Likelihood in Deep Learning Based Guitar Tablature Transcription Systems

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発行年： 2022年04月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

音楽情報検索の分野においては,ギターの触覚転写は重要だが,研究された問題である。従来の信号処理手法は,タスクに関する限られた性能だけを提供し,訓練機械学習モデルのための転写ラベルによる音響データはほとんどない。しかし,ギター転写ラベルのみは,タブラの形においてより広く利用可能であり,それは,オンラインでギタリスト間で共通に共有されている。本研究では,記号的構築の収集を利用して,ギター上のノートのペアワイズ尤度を推定した。ベースラインの触覚転写モデルの出力層を再定式化し,阻害損失が,そうでないノートペアの共活性化を中断するために組み込むことができる。これは,ギターに対する自然性制約を自然に強化し,ペアワイズ尤度を推定するのに用いた記号データとより整合する。この方法論により,著者らは,音響データがほとんど利用できない場合でも,記号的タブリックが,構造転写モデルの予測の分布を形作るのに使用できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

楽器音響

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