自動音楽転写の再合成を評価するための知覚尺度【JST・京大機械翻訳】

Simonetta Federico; Avanzini Federico; Ntalampiras Stavros

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212260994150 整理番号：22P0294869

自動音楽転写の再合成を評価するための知覚尺度【JST・京大機械翻訳】

A Perceptual Measure for Evaluating the Resynthesis of Automatic Music Transcriptions

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発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月07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)

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本研究は,室内音響や機器のような文脈的要因が変化するときの音楽性能の認識に焦点を当てた。著者らは,「最先端の意図」を表す「解釈」の1つから「性能」の概念を識別することを提案する。この識別を評価する目的で,著者らは,91人の被験者が,自動Music転写(AMT)システムおよびセンサ化音響ピアノを通して得られたMIDIデータを再合成することによって作られた様々なオーディオ記録を聞くために招かれた実験的評価を実施した。再合成の間,著者らは,コンテキストが変化するとき,多くの解釈がどう変化するかを評価するために,異なるコンテキストと依頼されたリストを模擬した。結果は以下を示した。(1)MIDIフォーマットのみは音楽性能の芸術的意図を完全に把握できない;(2)MIDIデータに基づく通常の客観的評価尺度は平均主観的評価と低い相関を示す。このギャップを埋めるために,試験の成果と意味がある新しい測度を提案した。さらに,新しいスコアインフォームAMT法を提供し,p分散問題に対する近似アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

楽器音響

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