Verbesserung der Schlagzeugtranskription mit verbesserten synthetischen Daten

Automatische Schlagzeugtranskription ist ein wichtiges Tool in der Musiktechnologie, um den Rhythmus von Songs zu analysieren. Es hilft dabei, zu erkennen, wann und welche Drums in einem Musikstück gespielt werden. Das Problem ist jedoch, dass es nicht genügend beschriftete Audio-Tracks gibt, um Modelle effektiv zu trainieren. Um das zu lösen, ist eine beliebte Methode die Erstellung von synthetischen Daten aus Musiknoten, was eine unbegrenzte Track-Generierung ermöglicht.

Obwohl synthetische Tracks leicht und in grossen Mengen produziert werden können, schneiden sie oft schlecht ab, wenn sie an echten Audioaufnahmen getestet werden. In diesem Artikel werden wir Möglichkeiten diskutieren, die Qualität synthetischer Daten für die Schlagzeugtranskription zu verbessern. Wir werden drei Strategien evaluieren, die helfen können, synthetische Daten realistischer zu machen und die Lücke zwischen synthetischen und realen Daten zu verringern.

#Musikdatenretrieval

Musikdatenretrieval (MIR) ist ein Forschungsbereich, der sich auf das Extrahieren nützlicher Merkmale aus Musik konzentriert. Indem Informationen wie Struktur, Tempo und Tonart eines Tracks gewonnen werden, können Software und Hörerlebnisse verbessert werden. Einige Aufgaben im MIR zielen darauf ab, zeitaufwändige Prozesse zu automatisieren, die traditionell manuelle Arbeit erfordern. Die automatische Schlagzeugtranskription (ADT) ist eine solche Aufgabe, die darauf abzielt, die Zeit und Instrumente zu bestimmen, die auf einem Schlagzeug gespielt werden.

Die Transkription von Drums ist wegen der Komplexität von Audioaufnahmen eine Herausforderung, besonders wenn melodische Instrumente im Spiel sind. Wenn Drums mit anderen Klängen vermischt werden, wird es noch schwieriger, sie zu isolieren und zu identifizieren. Angesichts dieser Herausforderung basieren viele der besten Methoden auf Deep-Learning-Modellen, die komplexe Audio-Mischungen analysieren können. Diese Modelle benötigen jedoch oft grosse Mengen an beschrifteten Trainingsdaten, die nicht leicht zu bekommen sind.

#Herausforderung begrenzter Datensätze

Beschriftete Datensätze für die Schlagzeugtranskription sind rar. Die Annotation von Audio-Tracks ist arbeitsintensiv und herausfordernd, selbst für erfahrene Musiker. Darüber hinaus verhindern Urheberrechtsprobleme oft das Teilen von Tracks, was die Verfügbarkeit von Trainingsdaten einschränkt. Um diese Probleme zu überwinden, haben Forscher sich synthetischen Datensätzen zugewandt. Diese Datensätze können erstellt werden, indem Audio aus MIDI-Dateien generiert wird, was eine genaue Beschriftung ohne manuellen Aufwand ermöglicht.

Obwohl die Verwendung von MIDI-Dateien eine riesige Menge an Daten generieren kann, zeigen Studien, dass Modelle, die auf synthetischen Datensätzen trainiert wurden, nicht so gut bei echten Audios performen. Die geringere Qualität und der Mangel an Komplexität in synthetischen Datensätzen könnten verhindern, dass die Modelle die Nuancen echter Aufnahmen verstehen. Um dieser Einschränkung Rechnung zu tragen, haben einige Forscher Strategien entwickelt, um synthetische Datensätze zu verbessern, entweder durch Anpassung der Daten selbst oder der Lernalgorithmen.

#Verbesserung synthetischer Datensätze

In dieser Arbeit werden wir Methoden hervorheben, um realistischere synthetische Datensätze für die Schlagzeugtranskription zu erstellen. Indem wir die Schwächen in den aktuellen Generierungsverfahren identifizieren, können wir einen neuen Datensatz vorschlagen, der diese Herausforderungen überwindet.

#Strategien zur Verbesserung

1. Nutzung menschlicher Performances: Statt nur auf MIDI-Dateien ohne menschlichen Einfluss zu setzen, können wir Performances einbeziehen, die von echten Schlagzeugern mit elektronischen Instrumenten aufgenommen wurden. Das bringt einen Realismus, den einfaches MIDI nicht erreichen kann.

2. Verwendung mehrerer Instrumente: Während einige synthetische Datensätze sich nur auf Drums konzentrieren, kann das Hinzufügen von weiteren Instrumenten wie Klavier oder Gitarre einen volleren Klang erzeugen und die Gesamtqualität der Tracks verbessern.

3. Einsatz verschiedener Klangvorgaben: Statt nur ein paar Synthesizer-Konfigurationen zu verwenden, kann die Nutzung einer vielfältigen Palette von Presets die Klangvielfalt der Tracks erweitern.

#Neuer Synthetischer Datensatz

Mit diesen Strategien im Hinterkopf haben wir einen neuen synthetischen Datensatz namens Automatic Drum Transcription On Synthesizers (ADTOS) erstellt. Dieser Datensatz integriert menschliche Performances, mehrere Instrumente und eine breite Palette von Klangvorgaben, was ihn im Vergleich zu bestehenden Datensätzen einzigartig macht.

#Konstruktions des Datensatzes

Die Tracks in ADTOS bestehen aus professionellen MIDI-Loops, die von versierten Musikern aufgenommen wurden. Die Loops beinhalten eine Vielzahl von Schlagzeugsequenzen, Klavier und E-Bass und sind nach Themen gruppiert, um kohärente Tracks zu erstellen. Diese Loops enthalten leichte Variationen in Timing und Dynamik, was eine echte Performance imitiert, anstatt eine perfekt quantisierte MIDI-Darstellung.

Um komplette Tracks zu generieren, schichten wir mehrere Loops zusammen, wodurch sichergestellt wird, dass verschiedene Abschnitte des Tracks eine gewisse Konsistenz beibehalten. So können wir aufwendige und fesselnde Kompositionen schaffen, die über Genres und Stile hinweg variieren.

#Bewertung des neuen Datensatzes

Um die Qualität unseres neuen synthetischen Datensatzes zu bewerten, haben wir eine Reihe von Experimenten durchgeführt, um ihn mit anderen vorhandenen Datensätzen für die Schlagzeugtranskription zu vergleichen.

#Vergleichsmethodik

1. Realismusbewertung: Zuerst haben wir die synthetischen Datensätze untersucht, um herauszufinden, wie nah ihre Datenverteilungen den realen Aufnahmen entsprechen. Das hilft, die Bereiche zu identifizieren, in denen synthetische Datensätze an Realismus mangeln.

2. Messung der Transferlücke: Wir haben auch analysiert, wie gut verschiedene Datensätze abschneiden, je grösser die Menge an Trainingsdaten wird. Diese Analyse hilft uns zu verstehen, welchen minimalen Verlust wir mit unterschiedlichen Generierungsverfahren erwarten.

3. Ablationsstudie: Um die Effektivität der drei Hauptmerkmale unseres Datensatzes weiter zu bewerten, haben wir verschiedene Versionen unseres Datensatzes verglichen und jeweils ein Element zur Performanceänderung getestet.

#Ergebnisse der Bewertungen

Durch unsere Studien haben wir festgestellt, dass unser neuer Datensatz bedeutende Fortschritte in Bezug auf die realistischen Eigenschaften synthetischer Daten macht.

#Realismus des Datensatzes

Beim Vergleich der Verteilungen unseres ADTOS-Datensatzes mit anderen Datensätzen haben wir festgestellt, dass ADTOS ein breiteres Spektrum an Merkmalen abdeckt, die typischerweise in realen Daten zu finden sind. Das deutet darauf hin, dass es Modellen helfen könnte, besser Informationen aus echten Audio-Tracks zu extrahieren.

#Analyse der Transferlücke

Die Ergebnisse zeigten, dass Modelle, die auf ADTOS trainiert wurden, besser abschnitten als solche, die auf anderen synthetischen Datensätzen trainiert wurden. Obwohl ADTOS nicht das Leistungsniveau von Modellen erreichte, die auf echtem Audio trainiert wurden, war die Lücke erheblich kleiner. Das zeigt, dass unsere Generierungstechnik effektiver darin ist, die Transferlücke zwischen synthetischen und realen Daten zu überbrücken.

#Erkenntnisse aus der Ablationsstudie

Unsere Ablationsstudie bestätigte den positiven Einfluss der Einbeziehung menschlicher Performances, des Hinzufügens von Begleitinstrumenten und der Verwendung von mehr Klangvorgaben. Jedes dieser Merkmale trug dazu bei, einen vielfältigeren und komplexeren Datensatz zu schaffen, was wiederum die Performance der damit trainierten Modelle verbesserte.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Arbeit, dass die Datenqualität entscheidend für Aufgaben der Schlagzeugtranskription ist. Einfach nur grosse Mengen synthetischer Daten zu generieren, reicht nicht aus; der Realismus und die Vielfalt dieser Daten sind entscheidend. Durch die Verfeinerung des Generierungsprozesses können wir synthetische Datensätze produzieren, die die Leistung der Modelle bei der Anwendung auf echte Audios erheblich verbessern.

Mit unserem neuen Datensatz und den identifizierten Strategien sind wir optimistisch, was zukünftige Arbeiten zur Verbesserung der Schlagzeugtranskription und zur Bewältigung der Herausforderungen durch begrenzte beschriftete Daten angeht. In den kommenden Jahren hoffen wir, die Skalierung der Modellleistung mit unterschiedlichen Datenmerkmalen weiter zu erkunden, um unser Vorgehen noch weiter zu verfeinern.

#Zukünftige Richtungen

Während wir voranschreiten, sind wir daran interessiert, feinere Aspekte der Modellleistung zu analysieren, wie ihre Fähigkeit, mit verschiedenen Schlaginstrumenten oder Musikgenres umzugehen. Bestimmte Punkte für Verbesserungen im Generierungsprozess zu identifizieren, wird uns helfen, noch realistischere Datensätze im Bereich der automatischen Schlagzeugtranskription zu erstellen.

Durch die ständige Verbesserung der Qualität synthetischer Daten können wir Fortschritte bei der Überbrückung der Kluft zwischen synthetischen und realen Audios machen und letztlich unser Verständnis und unsere Freude an Musik erweitern.