녹음에서 음표 예측하기
음악 녹음에는 여러 악기가 동시에 다른 음을 낼 수 있다. MusicNet을 소개한 연구는 이를 여러 레이블을 함께 예측하는 분류 과제로 정의하고 음악 특징을 학습하는 방법들을 평가한다.
음악과 시간 주석
다양한 스튜디오와 마이크 조건의 실내악 연주 34시간에 악기 및 음표 주석을 연결한다. 열 명의 작곡가와 열한 악기를 포함하며 시간 레이블은 100만 개 이상이다.
표현 학습의 비교
스펙트로그램 특징을 이용하는 모델과 원시 입력에서 학습하는 신경망 및 합성곱 신경망을 비교한다. 연구는 음표 예측을 학습한 모델이 낮은 수준의 주파수 선택적 필터를 배운다는 점을 분석한다.
동시에 울리는 음
바이올린과 피아노가 동시에 서로 다른 음을 낸다면 전체 구간에 레이블 하나만 붙이는 것으로 충분하지 않다. 어느 악기가 어떤 음을 언제 연주하는지 연결해야 세밀한 음악 분석을 평가할 수 있다.
관련 문서
MAESTRO / NSynth / PitchBench / MSU-Bench / MuSP-Bench / MARBLE 음악 표현 평가