【超初心者向け】ドラム採譜論文要約「Recurrent Neural Networks for Drum Transcription」

この記事では，研究のサーベイをまとめていきたいと思います。ただし，全ての論文が網羅されている訳ではありません。また，分かりやすいように多少意訳した部分もあります。ですので，参考程度におさめていただければ幸いです。

間違えている箇所がございましたらご指摘ください。随時更新予定です。他のサーベイまとめ記事はコチラのページをご覧ください。

【まとめページ】研究サーベイ記事一覧 和訳記事 ●Attentionを用いたseq2seqのメカニズム●イラストでみるTransfomer 機械学習 基本...

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要旨

初めて「ドラム」採譜にRNNを利用した研究。SOTAよりも高いF値を達成しながらも，汎化性能を期待させる結果が得られた。

提案手法

4つのRNNアーキテクチャを試す。「前向きRNN」「後ろ向きRNN」「双方向RNN」「タイムシフトRNN」

実験・評価

今回の実験ではオンセット時刻の許容誤差は20msとしている。SOTAの手法はもっとゆるい基準（30msや50ms）。

今後の課題

ポリフォニック音源に対応させること。多くのパートに対応させること。そのためには多くのパートが十分な回数出現するようなデータセットを作ることが先決。

まとめ

ドラム採譜に初めてRNNを適用した研究でした。