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。
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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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本論文を一枚の画像で
要旨
ソロ信号・ポリフォニック信号からRNNでドラム採譜するネットワークを提案。ドロップアウトをしたり,パートごとにlossの重みを変えたりすることでSDとHHを重点的に学習。SOTAに勝る性能を発揮。
提案手法
2層GRUとlabel-time-shiftを利用。ドロップアウトやlossの重みづけなども行う。
実験・評価
結論
RNNネットワークの構造はGRUでlabel time shiftを活用した。他にも,ドロップアウトやData Augmentationを駆使して性能を引き上げた。結果として,従来のSOTAを超える精度を叩き出した。RNNはポリフォニック信号に対して柔軟なモデルだといえる。
まとめ
ポリフォニック信号に対してドラム採譜でRNNを使ってみようという研究でした。
参考文献
Vogl, Richard, Matthias Dorfer, and Peter Knees. “Drum transcription from polyphonic music with recurrent neural networks.” 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2017.