2019年11月3日この記事では,研究のサーベイをまとめていきたいと思います。全ての論文が網羅されている訳ではありません。分かりやすいように多少意訳した部分もあります。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。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。●Dep...参考文献は最後に記載してあります。まとめ本論文を一枚の画像で落合先生の雛形(先端技術とメディア表現[外部リンク])を活用させていただきました。onlyを比較した研究。detectionタスクにおいてSOTAを達成している手法。onlyの方が性能が良かった。内訳としてはスネアドラムの性能が良く,バスドラとハイハットに関してはSOTAやNNを使った手法に劣っていた。ISMIR]で提案されたCNNの手法とは異なり,各パートそれぞれに対して異なる入力特徴量を考える。別々のネットワークを構築する。Drumデータベースを利用。最終的にはENSTデータセットで評価したいため,RWCデータベースの小セットでの実験も行なった。cross-validationで実施。loss関数は出力とターゲットのクロスエントロピーとMSEを試した。Loss関数がMSEの場合とクロスエントロピーの場合を比較した実験。クロスエントロピーを利用した方がよい性能を発揮することが分かる。STFTの窓の幅を変えて実験。RWCのときとは異なり,MCMSを利用した場合によい性能を示した。そこで,他のRWCの小セットで試してみたところMCMSを利用した場合に性能が上がる場合があることを確認した。そこで,以下では特徴量にMCMSを利用することにする。ENSTデータセットを利用して評価を行なった実験。提案手法はスネアドラムで良い性能を発揮することを確認。ENSTデータセットのドラマーの演奏に偏りがあることを確認。CNNはオーバーフィッティングしていたことが伺える。HMMはその影響を受けていなかったことから,CNNは複雑なタスクに対して有効な手法だといえる。時間方向の正規化を行うことでバスドラムのF値を引き上げた実験。SDとHHは少しF値が落ちているが,全体として性能が上がっていることが分かる。結論CNNを利用して異なるloss関数と入力特徴量を試した。入力特徴量は3種類のログスペクトログラムが高性能を示した。NMFとの合わせ技は上手くいかなかった。各パートごとに別々のCNNを学習したところ,NMFDよりも遥かに上回る性能を示した。今後の課題としては,labelをマルチラベルにすることでオーバーフィッティングを防いで性能をさらにあげること。まとめCNNのドラム採譜への適用を多方面から模索した研究でした。Beginaidアカデミック【超初心者向け】TensorFlowのチュートリアルを読み解く。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。付いている欄は必須項目です過去問解説販売中!zuka京都大学で機械学習を学んでいます。iBTの出題形式が大幅変更!新テストの注意点まとめ。